那lenet cifar10呢

LeNet是一个经典的卷积神经网络模型，最早由Yann LeCun等人在1998年提出，用于手写数字识别任务。而CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，包含10个类别的60000张32x32彩色图像。

LeNet-5是LeNet系列中最著名的模型，它由两个卷积层、两个池化层和三个全连接层组成。LeNet-5的输入是32x32的灰度图像，经过卷积和池化操作后，最终通过全连接层输出分类结果。

关于LeNet在CIFAR-10上的应用，通常需要对LeNet进行一些修改以适应更复杂的图像分类任务。例如，可以增加卷积层和全连接层的数量，调整卷积核的大小和数量，使用更深的网络结构等。