在深度学习领域，图像识别技术的发展是至关重要的一环。其中，AlexNet模型作为深度卷积神经网络的经典之作，在图像识别方面取得了巨大突破。下面，让我们一起深入了解AlexNet的网络结构。
🔥 首先，AlexNet由5个卷积层和3个全连接层组成。整个模型采用ReLU激活函数，以加快训练速度并减少梯度消失问题。值得一提的是，AlexNet引入了局部响应归一化（LRN）技术，以增强模型的泛化能力。
💡 接下来，我们来看看它的卷积层。前两个卷积层使用96个大小为11×11的滤波器，步长为4像素，以快速捕捉图像特征。随后的三个卷积层则使用更小的滤波器尺寸，以便捕捉更多细节。
🔧 在全连接层方面，AlexNet模型的第三个全连接层包含4096个节点，用于提取高级特征。第四个全连接层同样包含4096个节点，最后的第五个全连接层则将输出映射到1000个类别上。
🔍 总体而言，AlexNet的结构设计巧妙，通过一系列创新的技术手段，在图像识别领域树立了新的里程碑。希望这篇简短的介绍能够帮助你更好地理解AlexNet的工作原理和优势所在。
深度学习 AlexNet 图像识别