输出alexnet网络每层输出特征的大小
时间: 2023-09-17 17:01:16 浏览: 42
AlexNet是一种经典的卷积神经网络架构,由多个卷积层、池化层和全连接层组成。以下是AlexNet网络每层输出特征的大小:
1. 输入层:输入图像的大小可以根据数据集进行不同的设定,通常为224×224×3(长×宽×通道数)。
2. 卷积层1:包含96个大小为11×11×3的过滤器,步长为4,padding为0。经过卷积操作后,输出特征图的大小为55×55×96。
3. 池化层1:采用最大池化,窗口大小为3×3,步长为2。经过池化操作后,输出特征图的大小为27×27×96。
4. 卷积层2:包含256个大小为5×5×48的过滤器,步长为1,padding为2。经过卷积操作后,输出特征图的大小为27×27×256。
5. 池化层2:采用最大池化,窗口大小为3×3,步长为2。经过池化操作后,输出特征图的大小为13×13×256。
6. 卷积层3:包含384个大小为3×3×256的过滤器,步长为1,padding为1。经过卷积操作后,输出特征图的大小为13×13×384。
7. 卷积层4:包含384个大小为3×3×192的过滤器,步长为1,padding为1。经过卷积操作后,输出特征图的大小为13×13×384。
8. 卷积层5:包含256个大小为3×3×192的过滤器,步长为1,padding为1。经过卷积操作后,输出特征图的大小为13×13×256。
9. 池化层3:采用最大池化,窗口大小为3×3,步长为2。经过池化操作后,输出特征图的大小为6×6×256。
10. 全连接层1:包含4096个神经元。
11. 全连接层2:包含4096个神经元。
12. 输出层:根据具体问题的分类数量进行设置。
总结:AlexNet共有5个卷积层,3个池化层和3个全连接层。每个层的输出特征大小如上所述。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)