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AlexNet的深层卷积架构
资料介绍
一、背景与设计意义
AlexNet是2012年ImageNet图像分类竞赛的冠军模型，由Alex Krizhevsky等人提出，它的出现彻底改变了计算机视觉领域的发展方向，首次通过深层卷积架构验证了深度卷积神经网络在复杂视觉任务上的性能突破，打破了传统手工特征提取方法的统治地位。AlexNet的深层卷积架构设计，解决了之前深度神经网络训练不稳定、梯度消失的问题，为后续VGG、ResNet等经典深度卷积模型的诞生奠定了架构基础。
二、整体深层卷积架构组成
AlexNet总共包含8层可训练参数层，其中前5层是卷积层，后3层是全连接层，整体架构层级深度相比于此前的卷积神经网络有明显提升，其各层核心结构如下：
1. 输入层
AlexNet的输入是固定尺寸的224×224×3RGB彩色图像，对原始图像会进行去均值预处理，将每个像素值减去训练集所有像素的均值，消除数据整体偏移对训练的影响。
2. 第一层：第一卷积层（Conv1）
· 卷积核参数：使用96个尺寸为11×11×3的卷积核，步长为4，填充为0
· 输出特征图尺寸：计算可得输出尺寸为(224-11)/4 + 1 = 55，因此输出为55×55×96
· 后续操作：接ReLU激活函数，然后进行局部响应归一化（LRN），再进行步长为2、尺寸为3×3的最大池化，最终输出特征图尺寸为27×27×96
· 设计特点：使用大尺寸卷积核直接对输入图像进行粗粒度特征提取，快速降低特征图空间尺寸，减少计算量。
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