请说出几种经典的卷积神经网络

经典的卷积神经网络有以下几种：

1. LeNet-5：是由Yann LeCun等人于1998年提出的首个用于数字识别的卷积神经网络模型。它由两层卷积层和三层全连接层组成。

2. AlexNet：是由Alex Krizhevsky等人在2012年在ImageNet图像识别挑战赛中提出的模型。它是一个较深的网络，具有8层神经网络结构，包含5个卷积层和3个全连接层。

3. VGGNet：是由Karen Simonyan和Andrew Zisserman于2014年提出的模型。VGGNet的特点是网络结构非常简单，全部使用3x3的小卷积核，并且层数较深，共有16层或19层。

4. GoogLeNet：是由Google团队在2014年提出的模型，在ImageNet图像识别挑战赛中取得了优异的成绩。GoogLeNet采用了Inception模块的结构，通过并行操作多个不同大小的卷积核和池化层来提高网络的表达能力。

5. ResNet：是由Kaiming He等人于2015年提出的模型，是目前非常流行的深度卷积神经网络架构之一。ResNet通过引入残差连接解决了深度网络难以训练的问题，使得网络可以超过100甚至1000层。

以上是一些经典的卷积神经网络模型，它们在图像识别、物体检测和语义分割等任务中取得了显著的成果，并为后续的神经网络研究提供了重要的参考和启示。