alexnet网络模型结构图

AlexNet 是在 2012 年 ImageNet 比赛中获胜的经典卷积神经网络模型，它是由 Alex Krizhevsky 设计的。AlexNet 共有 8 层网络结构，其中前 5 层是卷积层，后 3 层是全连接层。

AlexNet 网络结构如下：
1. 第一层：卷积层，96个卷积核，大小为11*11，步长为4像素
2. 第二层：池化层，大小为3*3，步长为2像素
3. 第三层：卷积层，256个卷积核，大小为5*5，步长为1像素
4. 第四层：池化层，大小为3*3，步长为2像素
5. 第五层：卷积层，384个卷积核，大小为3*3，步长为1像素
6. 第六层：卷积层，384个卷积核，大小为3*3，步长为1像素
7. 第七层：卷积层，256个卷积核，大小为3*3，步长为1像素
8. 第八层：全连接层，4096个神经元
9. 第九层：全连接层，4096个神经元
10.第十层：全连接层，1000个神经元

相关问题

AlexNet网络模型

好的，以下是AlexNet的网络模型：

AlexNet的网络结构主要由8个层组成，其中前5个层是卷积层，后3个层是全连接层。

1. 第一层：卷积层，96个大小为11x11的卷积核，步长为4，每个卷积核对应输入图像的3个通道，输出96个特征图。
2. 第二层：池化层，使用大小为3x3，步长为2的最大池化，对每个特征图进行下采样，得到48个下采样的特征图。
3. 第三层：卷积层，256个大小为5x5的卷积核，步长为1，每个卷积核对应前一层的48个特征图，输出256个特征图。
4. 第四层：池化层，使用大小为3x3，步长为2的最大池化，对每个特征图进行下采样，得到128个下采样的特征图。
5. 第五层：卷积层，384个大小为3x3的卷积核，步长为1，每个卷积核对应前一层的128个特征图，输出384个特征图。
6. 第六层：卷积层，384个大小为3x3的卷积核，步长为1，每个卷积核对应前一层的384个特征图，输出384个特征图。
7. 第七层：卷积层，256个大小为3x3的卷积核，步长为1，每个卷积核对应前一层的384个特征图，输出256个特征图。
8. 第八层：全连接层，4096个神经元，使用ReLU激活函数。
9. 第九层：全连接层，4096个神经元，使用ReLU激活函数。
10. 第十层：全连接层，1000个神经元，对应ImageNet的1000个类别。

以上就是AlexNet的网络模型，它的创新之处在于使用了多层卷积层和局部响应归一化（LRN）等技术，使得模型的识别性能大幅提升。

搭建AlexNet网络模型

搭建AlexNet网络模型需要按照以下步骤进行：

1. 输入层：输入图像的像素值，一般为224x224x3的三通道图像。

2. 卷积层1: 96个11x11大小的滤波器，步长为4，使用ReLU激活函数。

3. 池化层1: 3x3最大池化层，步长为2。

4. 卷积层2: 256个5x5大小的滤波器，步长为1，使用ReLU激活函数。

5. 池化层2: 3x3最大池化层，步长为2。

6. 卷积层3: 384个3x3大小的滤波器，步长为1，使用ReLU激活函数。

7. 卷积层4: 384个3x3大小的滤波器，步长为1，使用ReLU激活函数。

8. 卷积层5: 256个3x3大小的滤波器，步长为1，使用ReLU激活函数。

9. 池化层3: 3x3最大池化层，步长为2。

10. 全连接层1: 4096个神经元，使用ReLU激活函数。

11. Dropout层1: 防止过拟合，丢弃一些神经元。

12. 全连接层2: 4096个神经元，使用ReLU激活函数。

13. Dropout层2: 防止过拟合，丢弃一些神经元。

14. 全连接层3: 1000个神经元，使用Softmax激活函数。

15. 输出层：输出1000个类别的概率分布结果。

以上就是AlexNet网络模型的基本结构。