AlexNet 中每一个卷积层和汇聚层得到的特征map的维度(在已知卷积核大小、S和P的情况下)。要求写出计算过程。

AlexNet是经典的卷积神经网络，包含五个卷积层和三个全连接层。下面分别计算AlexNet每一层在已知卷积核大小、步长S和填充P的情况下，得到的特征map的维度。

假设输入图像的大小为227x227，且使用的卷积核大小均为3x3。

第一层卷积层：

- 输出特征map的维度：55x55（每个像素点通过3x3的卷积核后会减小2）
- 计算过程：(227+2x0-3)/4+1=55（步长S=4, 填充P=0）

第一层池化层：

- 输出特征map的维度：27x27
- 计算过程：(55-3)/2+1=27（步长S=2, 填充P=0）

第二层卷积层：

- 输出特征map的维度：27x27（每个像素点通过3x3的卷积核后不会改变大小）
- 计算过程：(27+2x2-3)/1+1=27（步长S=1, 填充P=2）

第二层池化层：

- 输出特征map的维度：13x13
- 计算过程：(27-3)/2+1=13（步长S=2, 填充P=0）

第三层卷积层：

- 输出特征map的维度：13x13（每个像素点通过3x3的卷积核后不会改变大小）
- 计算过程：(13+2x1-3)/1+1=13（步长S=1, 填充P=1）

第四层卷积层：

- 输出特征map的维度：13x13（每个像素点通过3x3的卷积核后不会改变大小）
- 计算过程：(13+2x1-3)/1+1=13（步长S=1, 填充P=1）

第五层卷积层：

- 输出特征map的维度：13x13（每个像素点通过3x3的卷积核后不会改变大小）
- 计算过程：(13+2x1-3)/1+1=13（步长S=1, 填充P=1）

第五层池化层：

- 输出特征map的维度：6x6
- 计算过程：(13-3)/2+1=6（步长S=2, 填充P=0）

注：以上计算结果都向下取整。