深度学习福利入门到精通第二讲——AlexNet模型

Hinton课题组在2012年的ILSVRC比赛中使用AlexNet搭建卷积神经网络模型，并一举夺得冠军，在识别准确率上比第二名支持向量机（SVM）有一定优势。

其架构如图所示

因为前面的卷积和最大池化和之前一讲的类似就不再重复，主要讲最后几层

1）FC6为第一个全连接层输入维度6*6*256，首先进行扁平化处理变成1*9216，因为要求输出1*4096，所以乘以9216*4096的矩阵

2）FC7为第二个全连接层输入输出都是1*4096，所以乘以一个4096*4096的矩阵

3）FC8为第三个全连接层，输入1*4096，输出1*1000，乘以4096*1000矩阵

4）output层，对应输入图像的1000个类别的可能性，所以最后是1*1000的数据输入softmax

output为输出层，