alex在2012年提出的alexnet网络结构模型引爆了神经网络的应用热潮，并赢得了2012届图像识别大赛的冠军，使得cnn成为在图像分类上的核心算法模型。
AlexNet该模型一共分为八层，5个卷积层，以及3个全连接层,在每一个卷积层中包含了激励函数RELU以及局部响应归一化（LRN）处理，然后在经过降采样（pool处理）。 (推荐学习：web前端视频教程）
第一层：卷积层1，输入为 224×224×3224 \times 224 \times 3224×224×3的图像，卷积核的数量为96，论文中两片GPU分别计算48个核; 卷积核的大小为 11×11×311 \times 11 \times 311×11×3; stride = 4, stride表示的是步长， pad = 0, 表示不扩充边缘;
卷积后的图形大小是怎样的呢？
wide = (224 + 2 * padding - kernel_size) / stride + 1 = 54
height = (224 + 2 * padding - kernel_size) / stride + 1 = 54
dimention = 96
然后进行 (Local Response Normalized), 后面跟着池化pool_size = (3, 3), stride = 2, pad = 0 最终获得第一层卷积的feature map
第二层：卷积层2, 输入为上一层卷积的feature map， 卷积的个数为256个，论文中的两个GPU分别有128个卷积核。卷积核的大小为：5×5×485 \times 5 \times 485×5×48; pad = 2, stride = 1; 然后做 LRN， 最后 max_pooling, pool_size = (3, 3), stride = 2;
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第三层：卷积3, 输入为第二层的输出，卷积核个数为384, kernel_size = (3×3×2563 \times 3 \times 2563×3×256)， padding = 1, 第三层没有做LRN和Pool
第四层：卷积4, 输入为第三层的输出，卷积核个数为384, kernel_size = (3×33 \times 33×3), padding = 1, 和第三层一样，没有LRN和Pool
第五层：卷积5, 输入为第四层的输出，卷积核个数为256, kernel_size = (3×33 \times 33×3), padding = 1。然后直接进行max_pooling, pool_size = (3, 3), stride = 2;
第6,7,8层是全连接层，每一层的神经元的个数为4096，最终输出softmax为1000,因为上面介绍过，ImageNet这个比赛的分类个数为1000。全连接层中使用了RELU和Dropout。
