AlexNet：2012年ILSVRC比赛冠军，远超第二名的CNN，分类准确率由传统的70%+提升到80%+。比LeNet更深，用多层小卷积叠加来替换单个的大卷积。
该网络的亮点在于：
（1）首次利用GPU进行网络加速训练。
（2）使用了ReLU激活函数，而不是传统的sigmoid激活函数以及Tanh激活函数。
（3）使用了LRN局部响应归一化。
（4）在全连接层的前两层中使用了Dropout随机失活神经元操作，以减少过拟合。
使用Dropout的方式在网络正向传播过程中随机失活一部分神经元
经卷积后的矩阵尺寸大小计算公式为：
N = （W-F+2P）/ S+1
- 输入图片大小为W*W
- Filter大小F*F
- 步长S
- padding的像素数为P
原始数据是2562563的图片
图像处理：数据增强，
随机剪切 256 * 256 * 3——> 224 * 224 * 3
224*224旋转 位置变换
224 * 224——> 227 * 227
实际输入AlexNet网络的是227 * 227 * 3，这样是为了方便计算，这样不需要后续padding
Conv1*：卷积
Kernels：卷积核个数 48*2=96
kernel_size：11
padding：【1，2】
stride：2
input_size：【55,55,96】
output_size：【27,27,96】
