alexnet网络结构详解

AlexNet是一个经典的深度卷积神经网络模型，是2012年ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）比赛的冠军，其网络结构如下：


AlexNet由8个层组成，其中前5个是卷积层，后3个是全连接层。下面对每一层进行详细介绍：

1. 第1层：卷积层。输入的是224x224x3的图像，使用96个大小为11x11x3的卷积核（stride=4，padding=0）进行卷积操作，得到96个大小为55x55x1的特征图。该层还进行了LRN（局部响应归一化）操作，增强了模型的泛化能力。

2. 第2层：卷积层。输入的是96个大小为55x55x1的特征图，使用256个大小为5x5x48的卷积核（stride=1，padding=2）进行卷积操作，得到256个大小为27x27x1的特征图。该层同样进行了LRN操作。

3. 第3层：卷积层。输入的是256个大小为27x27x1的特征图，使用384个大小为3x3x256的卷积核（stride=1，padding=1）进行卷积操作，得到384个大小为27x27x1的特征图。

4. 第4层：卷积层。输入的是384个大小为27x27x1的特征图，使用384个大小为3x3x192的卷积核（stride=1，padding=1）进行卷积操作，得到384个大小为13x13x1的特征图。

5. 第5层：卷积层。输入的是384个大小为13x13x1的特征图，使用256个大小为3x3x192的卷积核（stride=1，padding=1）进行卷积操作，得到256个大小为13x13x1的特征图。

6. 第6层：全连接层。将第5层的256个特征图展开成一维向量，输入到该全连接层中，该层共有4096个神经元。

7. 第7层：全连接层。输入为第6层的输出，同样共有4096个神经元。

8. 第8层：全连接层。输入为第7层的输出，输出为1000个类别的概率分布。

AlexNet的优势在于其采用了dropout、ReLU等激活函数以及数据增强等技术，有效地缓解了过拟合问题，同时在高维图像分类问题上取得了较好的准确率。