AlexNet模型的各层结构的特点

AlexNet是一个经典的深度卷积神经网络模型，其结构包括五个卷积层和三个全连接层，具体的特点如下：

1. 卷积层1：输入的是224x224x3的RGB图像，使用96个大小为11x11的卷积核进行卷积操作，步长为4，得到96个大小为55x55的特征图，接着使用ReLU激活函数进行非线性变换，并进行局部响应归一化（LRN）操作。

2. 卷积层2：输入是上一层96个特征图，使用256个大小为5x5的卷积核进行卷积操作，步长为1，得到256个大小为27x27的特征图，接着使用ReLU激活函数进行非线性变换，并进行LRN操作和最大池化（池化窗口大小为3x3，步长为2）操作。

3. 卷积层3：输入是上一层256个特征图，使用384个大小为3x3的卷积核进行卷积操作，步长为1，得到384个大小为13x13的特征图，接着使用ReLU激活函数进行非线性变换。

4. 卷积层4：输入是上一层384个特征图，使用384个大小为3x3的卷积核进行卷积操作，步长为1，得到384个大小为13x13的特征图，接着使用ReLU激活函数进行非线性变换。

5. 卷积层5：输入是上一层384个特征图，使用256个大小为3x3的卷积核进行卷积操作，步长为1，得到256个大小为13x13的特征图，接着使用ReLU激活函数进行非线性变换，并进行最大池化操作（池化窗口大小为3x3，步长为2）。

6. 全连接层1：将上一层得到的256个13x13的特征图展开成一个4096维的向量，并通过全连接操作得到一个4096维的输出向量，再使用ReLU激活函数进行非线性变换。

7. 全连接层2：输入是上一层得到的4096维向量，通过全连接操作得到一个4096维的输出向量，再使用ReLU激活函数进行非线性变换。

8. 全连接层3：输入是上一层得到的4096维向量，通过全连接操作得到一个1000维的输出向量（对应1000个类别），再使用Softmax函数进行分类。