【学习笔记：AlexNet网络进行图像分类】_alexnet模型图像识别准确率

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AlexNet介绍：

AlexNet是2012年ISLVRC2012竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的70%+提升到80%+。它是由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的，在此之后，深度学习开始快速发展。

AlexNet网络结构及改进：

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。
• ReLU函数（最近几年常用的激活函数）：
公式：

函数曲线图：

当x<0是，relu函数具有硬饱和性；x>0，不存在饱和问题。Relu能在x>0时保持梯度不衰减
• Sigmoid 激活函数
公式：

函数曲线图

两侧导数逐渐趋近于0 ，具有这种性质的称为软饱和激活函数，Sigmoid函数具有软饱和性

（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。
正向传播过程中使用Dropout的方式随机失活一部分神经元（dropout在训练时生效）

AlexNet网络结构详解
第一层：Conv1

• 输入：input_size = [224, 224, 3]
• 卷积层：
卷积核个数(kernel_num) = 48 * 2 = 96
卷积核大小(kernel_size)=11
Padding = [1,2] （左上围加半圈0，右下围加2倍的半圈0）
步长(stride) = 4
• 输出: output_size = [55, 55, 96]
经Conv1卷积后的输出尺寸计算公式：

o 输入图片大小 W×W（一般情况下Width=Height）
o Filter大小F×F
o 步长 S
o padding的像素数 P

第二层：MaxPool1
• 输入：input_size = [55, 55, 96]
• 池化层：（只改变尺寸，不改变深度channel）
卷积核大小(kernel_size)=3
Padding = 0
步长(stride) = 2
• 输出: output_size = [27, 27, 96]
经MaxPool1卷积后的输出尺寸计算公式：

第三层：Conv2
• 输入：input_size = [27, 27, 96]
• 卷积层：
卷积核个数(kernel_num) = 128 * 2 = 256
卷积核大小(kernel_size) = 5
Padding = [2,2]
步长(stride) = 1
• 输出: output_size = [27, 27, 256]
第四层：Maxpool2
• 输入：input_size = [27, 27, 256]
• 池化层：
卷积核大小(kernel_size)=3
Padding = 0
步长(stride) = 2
• 输出: output_size = [13, 13, 256]
第五层：Conv3
• 输入：input_size = [13, 13, 256]
• 卷积层：
卷积核个数(kernel_num) = 192* 2 = 384
卷积核大小(kernel_size) = 3
Padding = [1,1]
步长(stride) = 1
• 输出: output_size = [13, 13, 384]
第六层：Conv4
• 输入：input_size = [13, 13, 384]
• 卷积层：
卷积核个数(kernel_num) = 192* 2 = 384
卷积核大小(kernel_size) = 3
Padding = [1,1]
步长(stride) = 1
• 输出: output_size = [13, 13, 384]
第七层：Conv5
• 输入：input_size = [13, 13, 384]
• 卷积层：
卷积核个数(kernel_num) = 128* 2 = 256
卷积核大小(kernel_size) = 3
Padding = [1,1]
步长(stride) = 1
• 输出: output_size = [13, 13, 256]
第八层：Maxpool3
• 输入：input_size = [13, 13, 256]
• 池化层：
卷积核大小(kernel_size) = 3
Padding = 0
步长(stride) = 2
• 输出: output_size = [6, 6, 256]
FC1，FC2，FC3
Maxpool3 → (66256) → FC1 → 2048 → FC2 → 2048 → FC3 → 1000
最终的1000可以根据数据集的类别数进行修改。

AlexNet网络总结

本篇博文主要参考深度学习大神：
https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing