Alexnet網絡結構逐層詳細分析

在2012年Imagenet比賽冠軍—Alexnet （以第一作者Alex命名）直接刷新了ImageNet的識別率，奠定了深度學習在圖像識別領域的優勢地位。網絡結構如下圖： 下面分別對每層進行介紹： （1）Input 層：爲輸入層，AlexNet卷積神經網絡默認的輸入數據必須是維度爲224×224×3的圖像，即輸入圖像的高度和寬度均爲224， 色彩通道是R、G、B三個。 （2）Conv1 層：爲A

>>阅读原文<<