深度学习之AlexNet模型

一、模型介绍

2012年，Alex在ILSVRC竞赛中，刷新了Image Classfication的记录，一举奠定了Deep learning在计算机视觉中的地位。此次竞赛中Alex使用的模型被称为AlexNet模型。

AlexNet网络的基本结构如下图所示：

二、模型解读

AlexNet共有八层，有60M以上的参数量。其前五层是卷积层，后三层是全连接层。最后一个全连接层的输出具有1000个输出的softmax。网络最后的优化目标是最大化平均的multinomial logistic regression。

1、第一个卷积层conv1，AlexNet采用了96个11 * 11 * 3的kernel。在stride为4的情况下对于224 * 224 * 3的图像进行了滤波。换句话说，就是采用了11 * 11的卷积核在3个颜色通道上，步长为4对图像进行了卷积操作。

最初的输入神经元的个数为224 * 224 * 3 = 150528个。对于每一个map来说，间隔为4，因此224/4 = 56，然后减去边缘的一个为55个，也就是本层的map大小为55 * 55。因此，神经元数目为55 * 55 * 96 = 290400。

得到基本的卷积数据后，先进行一次Relu(relu1)以及Norm(norm1)变换，然后进行pooling(pool1)，作为输出传递到下一层。本层的feature map数目为96个。

2.conv2

3.conv3

4.conv4

5.conv5

6.fc1

7.fc2

8.fc3

Reference：

1.http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097
2.《深度学习-Caffe之经典模型详解与实战》