AlexNet模型解读

AlexNet上的一个完整的卷积层可能包括一层convolution、一层Rectified Linear Units、一层max-pooling、一层normalization。整个网络结构包括五层卷积层和三层全连接层，网络的最前端是图片的原始像素点，最后端是图片的分类结果。 1.第一层：卷积层 其中conv1说明输出为96层，使用的卷积核大小为[11,11]，步进为4。在此之后变为[55,55

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