python代码实现以LeNet为基础分别实现如下几种改进并比较改进前与改进后模型的性能。6与7为扩展任务激活函数的改进：将LeNet中的激活函数替换为ReLU。池化方式：平均池化改为最大池化。卷积核大小：将其中一个55的卷积核修改为77正则化方法1：在全连接层后加入Dropout层中间的全连接层可增加维度正则化方法2：卷积层后加入BatchNorm层
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数据增强：在训练集上进行数据增强（例如，翻转、旋转、缩放等）。
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模型集成：组合多个训练好的模型，以提高准确率。
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