深度学习：AlexNet网络_r-alexnet算法准确率忽高忽地

1 AlexNet介绍

AlexNet是2012年ISLVRC 2012（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）竞赛的冠军网络，分类准确率由传统的70%+提升到80%+。
AlexNet由Hinton和它的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，深度学习开始迅速发展。

ISLVRC 2012
训练集：1281167张已标注图片
验证集：50000张已标注图片
测试集：100000张未标注图片

该网络分为上下两部分，因为当时作者使用了两块GPU进行并行运算。上下两部分一模一样，只需分析其中一部分即可。

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IRN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。

过拟合：根本原因是特征维度过多，模型假设过于复杂，参数过多，训练数据过少，噪声过多，导致拟合的函数完美的预测训练集，但对新数据的测试集预测结果差。过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。
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。

2 AlexNet过程

在卷积操作过程中，矩阵经卷积操作后的尺寸由以下几个因数决定：

输入图像大小：W * W
Filter大小：F * F
步长：S
padding的像素数：P
经卷积后的矩阵尺寸大小计算公式为：
N=(W-F+2P)/S+1
注：padding为当滑动窗口滑动到最右边列数不够，补零。一般上下左右对称补零。

2.1 Conv1

原始图像：2242243的彩色图像
卷积核大小（kernel_size）：11 * 11
卷积核步距（stride）：4
卷积核个数（kernels）：48*2（其中一部分为48，上下两部分共96）
padding：[1,2]（在特征矩阵的左边加入一列0，在右边加入两列0）
输出计算：
inout_size：[224,224,3]
N=(W-F+2P)/S+1=[224-11+(1+2)]/4+1=55
output_size：[55,55,96]

2.2 Maxpool1

kernel_size：3
padding：0
stride：2
输出计算
input_size：[55,55,96]
N=(W-F+2P)/S+1=(55-3)/2+1=27
output_size：[27,27,96]

2.3 Conv2

kernels：128*2=256
kernel_size：5
padding：[2,2]
stride：1
输出计算
input_size：[27,27,96]
N=(W-F+2P)/S+1=(27-5+4)/1+1=27
output_size：[27,27,256]

2.4 Maxpool2

kernel_size：3
padding：0
stride：2
输出计算
input_size：[27,27,256]
N=(W-F+2P)/S+1=(27-3)/2+1=13
output_size：[13,13,256]

2.5 Conv3

kernels：192 * 2=384
kernel_size：3
padding：[1,1]
stride：1
输出计算
input_size：[13,13,256]
N=(W-F+2P)/S+1=(13-3+2)/1+1=13
output_size：[13,13,384]

2.6 Conv4

kernels：192*2=384
kernel_size：3
padding：[1,1]
stride：1
输出计算
input_size：[13,13,384]
N=(W-F+2P)/S+1=(13-3+2)/1+1=13
output_size：[13,13,384]

2.7 Conv5

kernels：128 * 2=256
kernel_size：3
padding：[1,1]
stride：1
输出计算
input_size：[13,13,384]
N=(W-F+2P)/S+1=(13-3+2)/1+1=13
output_size：[13,13,256]

2.8 Maxpool3

kernel_size：3
padding：0
stride：2
输出计算
input_size：[13,13,256]
N=(W-F+2P)/S+1=(13-3)/2+1=6
output_size：[6,6,256]