AlexNet层级分析（涉及：卷积核操做下下层网络特征图size计算；对通道和卷积核尺寸及通道前层feature map和卷积核的运算关系的解释）

先盗一图，摘自ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（Hinton）架构 注：看到这个结构，能够获得如下结论（以二、3层为例）ide 一、第三层有128*2=256个通道，第二层有48*2=96个通道。每一个通道内包含一张前层经卷积核卷积的的feature map,共256张和96张。而由第二层到第三层，第三层

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