简介：
AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。
网络结构：
AlexNet共8层：5个卷积层，3个全连接层
卷积层C1 该层的处理流程是： 卷积–>ReLU–>池化–>归一化
卷积，输入是227×227x3，卷积核11x11x3,步长为4，卷积后的FeatureMap为 55x55x96 {(227-11+2*0)/4+1=55}
池化，使用3x3步长为2的池化单元，输出为27x27x96
局部响应归一化(LRN)，使用k=2,n=5,α=1e−4,β=0.75进行局部归一化，输出的仍然为27×27×96，输出分为两组，每组的大小为27×27×48
卷积层C2 该层的处理流程是：卷积–>ReLU–>池化–>归一化
卷积，输入是2组27×27×48。使用2组，每组128个尺寸为5×5×48的卷积核，步长为1，边缘填充padding=2，卷积后的FeatureMap为2组27×27x128 {(27-5+2*2)/1+1=27}
池化，使用3x3步长为2的池化单元，输出为2组13x13x256
局部响应归一化(LRN)，使用k=2,n=5,α=1e−4,β=0.75进行局部归一化，输出的仍然为13×13×256，输出分为2组，每组的大小为13×13×128
卷积层C3该层的处理流程是： 卷积–>ReLU
卷积，输入是13×13×256，使用2组共384尺寸为3×3×256的卷积核，边缘填充padding=1，卷积的步长为1，则输出的FeatureMap为两组13×13x192
卷积层C4该层的处理流程是： 卷积–>ReLU
卷积，输入是13×13×384，分为两组，每组为13×13×192.使用2组，每组192个尺寸为3×3×192的卷积核，边缘填充padding=1，卷积的步长为1，则输出的FeatureMap为两组，每组为13×13×192
卷积层C5该层处理流程为：卷积–>ReLU–>池化
卷积，输入为13×13×384，分为两组，每组为13×13×192。使用2组，每组为128个尺寸为3×3×192的卷积核，边缘填充padding=1，卷积的步长为1.则输出的FeatureMap为两组13×13×128
池化，池化运算的尺寸为3×3，步长为2，池化后图像的尺寸为 (13−3)/2+1=6,即池化后的输出为6×6×256
全连接层FC6该层的流程为：（卷积）全连接 -->ReLU -->Dropout
全链接，输入为6×6×256,该层有4096个卷积核，每个卷积核的大小为6×6×256。由于卷积核的尺寸刚好与待处理特征图（输入）的尺寸相同，即卷积核中的每个系数只与特征图（输入）尺寸的一个像素值相乘，一一对应，因此，该层被称为全连接层。由于卷积核与特征图的尺寸相同，卷积运算后只有一个值，因此，卷积后的像素层尺寸为4096×1×1，即有4096个神经元
ReLU,这4096个运算结果通过ReLU激活函数生成4096个值
Dropout,抑制过拟合，随机的断开某些神经元的连接或者是不激活某些神经元
全连接层FC7 流程为：全连接–>ReLU–>Dropout
全连接，输入为4096的向量 ReLU,这4096个运算结果通过ReLU激活函数生成4096个值 Dropout,抑制过拟合，随机的断开某些神经元的连接或者是不激活某些神经元 输出，第七层输出的4096个数据通过SoftMax函数输出1000个float型的值，这就是预测结果。
该模型的特点：
1）成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题
2）训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，以避免模型过拟合
3）在CNN中使用重叠的最大池化。此前CNN中普遍使用平均池化，AlexNet全部使用最大池化，避免平均池化的模糊化效果
4）提出了局部响应归一化LRN层，对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力
5）使用CUDA加速深度卷积网络的训练
6）使用了数据增强增加了数据量，大大减轻过拟合，提升泛化能力
