经网络模型之AlexNet的一些总结

说明： 这个属于个人的一些理解，有错误的地方，还希望给予教育哈～

 

此处以caffe官方提供的AlexNet为例.

目录：

1.背景

2.框架介绍

3.步骤详细说明

5.参考文献

 

背景：

AlexNet是在2012年被发表的一个金典之作，并在当年取得了ImageNet最好成绩，也是在那年之后，更多的更深的神经网路被提出，比如优秀的vgg,GoogleLeNet.

其官方提供的数据模型，准确率达到57.1%,top 1-5 达到80.2%. 这项对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。

 

框架介绍:

AlexNet的结构模型如下：

如上图所示，上图采用是两台GPU服务器，所有会看到两个流程图，我们这里以一台CPU服务器为例做描述.该模型一共分为八层，5个卷基层,，以及3个全连接层,在每一个卷积层中包含了激励函数RELU以及局部响应归一化（LRN）处理，然后在经过降采样（pool处理），下面我们来逐一的对每一层进行分析下吧.

3. 详细介绍：

1. 对于conv1层，如下

layer {
  name: "conv1
        		
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