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经典的图像分类的CNN结构就是如上图一样输入层，接着是卷积层和池化层交替排列形成的，最后是三层全连接层和softmax层进行最终的图片分类。

关于卷积神经网络的模型，我们这里只谈论关于图像分类的卷积神经网络的四种模型。在这里我们就不对卷积神经网络的结构进行阐述，不了解的同学可以参考我之前的博客LeNet-5首先我们先阐述的是1989年提出来的的LeNet-5结构。它其实就是最原始的结构，卷积层后衔接池化层，再接卷积层和其后的池化层，最后一个全连接层。（c1=convolution layer1，s1=subsampling layer1