一、AlexNet简介
AlexNet 是一种深度学习模型，由 Alex Krizhevsky 等人在 2012 年提出。它是当时最先进的图像识别模型，并在 ImageNet 大规模计算机视觉挑战赛（ILSVRC）中获得冠军。
二、AlexNet
1.网络架构
( W_1 - k + 2p )/s + 1）= W_2
总共分为
输入层：这一层接受原始图像作为输入
包含3个通道（红色、绿色和蓝色），每个通道的尺寸为227x227像素。
第一层：卷积组
该层中包含了以下操作：卷积—>激活—>池化—>LRN
具体如下：
输入227×227×3
96个卷积核，每个卷积核的大小为11x11，步长为4，无填充。输出55×55×96