AlexNet 是深度学习历史上一个非常重要的架构，它在 2012 年的 ImageNet 竞赛中取得了突破性的成绩，推动了深度学习领域的发展。

架构概述

AlexNet 架构主要由五层卷积层和三个全连接层组成。以下是 AlexNet 的主要特点：

  • 深层网络：AlexNet 使用了五个卷积层和三个全连接层，相较于之前的网络结构，层数更深。
  • ReLU 激活函数：AlexNet 使用 ReLU 激活函数，使得网络训练更加高效。
  • Dropout：AlexNet 引入了 Dropout 技术，以减少过拟合现象。
  • 数据增强：AlexNet 使用了数据增强技术，通过随机裁剪、翻转和颜色变换等方式增加数据量。

架构详解

卷积层

AlexNet 的卷积层包括以下五个部分：

  1. 卷积层 1：使用 96 个 11x11 的卷积核，步长为 4，输入为 227x227 的 RGB 图像。
  2. 卷积层 2：使用 256 个 5x5 的卷积核，步长为 1，输入为 55x55 的图像。
  3. 卷积层 3：使用 384 个 3x3 的卷积核，步长为 1，输入为 27x27 的图像。
  4. 卷积层 4：使用 384 个 3x3 的卷积核，步长为 1，输入为 13x13 的图像。
  5. 卷积层 5：使用 256 个 3x3 的卷积核，步长为 1，输入为 6x6 的图像。

全连接层

AlexNet 的全连接层包括以下三个部分：

  1. 全连接层 1：使用 4096 个神经元，输入为 256x6x6 的特征图。
  2. 全连接层 2：使用 4096 个神经元，输入为 4096 个神经元。
  3. 全连接层 3：使用 1000 个神经元，用于分类。

图片展示

以下是 AlexNet 架构的示意图：

AlexNet 架构

扩展阅读

更多关于 AlexNet 的信息，您可以阅读以下文章：