AlexNet網絡

一、經典的AlexNet結構模型  可以看到，模型一共有8層學習網絡（不包括輸入層），其中有五層卷積+三層全連接層。 1.卷積層1+池化層1 輸入的圖像大小爲224*224*3，三通道輸入。1卷積核的尺寸是11*11*3（三通道）,有96個卷積核,步長爲4,卷積層後跟ReLU激活函數，最後在進行LRN處理。根據公式（224-11）/4+1=55，因此其輸出的每個feature map 爲 55*5

>>阅读原文<<