第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet，AlexKrizhevsky其实是Hinton的学生，这个团队领导者是Hinton，于2012年发表论文。AlexNet有60million个参数和65000个神经元，五层卷积，三层全连接网络，最终的输出层是1000通道的soft...

https://blog.csdn.net/Rasin_Wu/article/details/80017920https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72847422AlexNet在2012年的ImageNet图像分类大赛中夺得第一名，将top-5错误率瞬间提升...

Architecture:　　整个网络8层，5个卷积层，3个全连接层　　ReluNonlinearity：　　　　非饱和的relu比饱和的sigmoid或者tanh训练速度快很多，并有效解决梯度消失　　OverlappingPooling：　　　　论文中整个网络都使用重叠网络，分别降低top-1、top-5的错误率0....

原文地址：https://blog.csdn.net/luoluonuoyasuolong/article/details/81750190AlexNet论文：《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，...

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