經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之AlexNet的一些總結(jié)

說明： 這個屬于個人的一些理解，有錯誤的地方，還希望給予教育哈～

 

此處以caffe官方提供的AlexNet為例.

目錄：

1.背景

2.框架介紹

3.步驟詳細(xì)說明

5.參考文獻(xiàn)

 

背景：

AlexNet是在2012年被發(fā)表的一個金典之作，并在當(dāng)年取得了ImageNet最好成績，也是在那年之后，更多的更深的神經(jīng)網(wǎng)路被提出，比如優(yōu)秀的vgg,GoogleLeNet.

其官方提供的數(shù)據(jù)模型，準(zhǔn)確率達(dá)到57.1%,top 1-5 達(dá)到80.2%. 這項對于傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)分類算法而言，已經(jīng)相當(dāng)?shù)某錾?

 

框架介紹:

AlexNet的結(jié)構(gòu)模型如下：

如上圖所示，上圖采用是兩臺GPU服務(wù)器，所有會看到兩個流程圖，我們這里以一臺CPU服務(wù)器為例做描述.該模型一共分為八層，5個卷基層,，以及3個全連接層,在每一個卷積層中包含了激勵函數(shù)RELU以及局部響應(yīng)歸一化（LRN）處理，然后在經(jīng)過降采樣（pool處理），下面我們來逐一的對每一層進(jìn)行分析下吧.

3. 詳細(xì)介紹：

1. 對于conv1層，如下

layer {
  name: "conv1
        		
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