AlexNet

AlexNetとは、画像認識競技会「ILSVRC」の2012年大会で優勝したCNN（アルゴリズム）である。

論文

• https://stats.stackexchange.com/questions/132897/how-does-krizhevskys-12-cnn-get-253-440-neurons-in-the-first-layer

構造

層名	種類	フィルタサイズ	パディング	ストライド	出力数	出力サイズ	備考
input	入力層					(224, 224, 3)	入力層は「224x224x3」（横224 x 縦224 x RGB3色）
conv1	畳み込み層	(11, 11)		(4, 4)	96	(55, 55, 96)	ReLU
norm1	正規化層					(55, 55, 96)	LRN
pool1	プーリング層	(3, 3)		(2, 2)		(27, 27, 96)	MaxPooling
conv2	畳み込み層	(5, 5)	(1, 1)	(1, 1)	256	(13, 13, 256)	ReLU
norm2	正規化層					(13, 13, 256)	LRN
pool2	プーリング層	(3, 3)		(2, 2)		(13, 13, 256)	MaxPooling
conv3	畳み込み層	(3, 3)	(1, 1)	(1, 1)	384	(13, 13, 384)	ReLU
conv4	畳み込み層	(3, 3)	(1, 1)	(1, 1)	384	(13, 13, 384)	ReLU
conv5	畳み込み層	(3, 3)	(1, 1)	(1, 1)	256	(13, 13, 256)	ReLU
pool3	プーリング層		(1, 1)	(2, 2)		(6, 6, 256)	MaxPooling
fc1	全結合層				4096	(4096)	Dropout
fc2	全結合層				4096	(4096)	Dropout
fc3	全結合層				1000	(1000)	Softmax