AlexNet网络结构特点

以下是AlexNet网络结构的特点：

1. AlexNet是一个深度卷积神经网络，包含8个层，其中5个卷积层和3个全连接层。

2. AlexNet采用了ReLU激活函数，相比于传统的sigmoid激活函数，ReLU激活函数的计算速度更快，训练收敛速度更快。

3. AlexNet采用了局部响应归一化（LRN）层，对每个神经元的输出进行归一化，增强了模型的泛化能力。

4. AlexNet采用了Dropout技术，随机地将一些神经元的输出置为0，可以有效地缓解过拟合问题。

5. AlexNet采用了数据增强技术，通过对训练数据进行随机裁剪、水平翻转、色彩抖动等操作，增加了训练数据的多样性，提高了模型的泛化能力。

6. AlexNet采用了GPU加速训练，大大缩短了训练时间。