AlexNet 调研报告
1. 原理
AlexNet属于深层卷积神经网络(CNN), 2015年在ImageNet图像识别挑战赛中大
放异彩，具有里程碑意义。其结构如下：
由于参数太多训练非常耗时，使用两个GPU分两路进行训练。
结构：
输入 卷积层1 池化层1 卷积层2 池化 层2 卷积层3,4,5 池
化层3 全连接层1,2 输出
数据：
输入图像224 x 224 x 3 (RGB) 卷积核大小11x11，步长是 4 得到 55x55 大
小的特征矩阵，经ReLU激活 最大池化，得27x27大小矩阵 卷积...
数学原理
1. 卷积：
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