本文主要从如下几个方面分析深度学习Alexnet网络：
1. 为什么Alexnet能在图2012 ImageNet LSVRC-2012 像识别(分类) competition取得这么好的成绩2. Alexnet的网络结构以及，参数数量的计算3. 为了避免过拟合使用的技巧：Data Augmentation(数据增强)，正则化Relu以及dropout，局部响应归一化LRN。4. 对比了多个小的卷积核和大的卷积核的区别(前面BAT面试题)。大量数据，Deep Learning领域应该感谢李飞飞团队搞出来如此大的标注数据集合ImageNet；
GPU，这种高度并行的计算神器确实助了洪荒之力，没有神器在手，Alex估计不敢搞太复杂的模型；
算法的改进，包括网络变深、数据增强、ReLU、Dropout等。
Alexnet网络的大体结构如下(论文以及一般的blog都是如下这个图，但是看起来很不直观)：
下面给出两个更好理解的结构图，5个卷积层+3个全连接层：
来源：stackoverflow
https://www.learnopencv.com/understanding-alexnet/
各层的参数计算如下，下图为5个卷积层的参数：
全连接层如下：
可以看到：卷积层的参数明显少于全连接层的参数。其中，网络大概有62.3 million parameters，其中卷积层占比约6%，单占比95%的计算。
数据增强简单的办法如，图片翻转Mirroring，随机裁剪Random Crops。
使用ReLU非线性激活函数而不选择sigmoid或tanh函数，ReLU优势在于：
速度快 和sigmoid函数需要计算指数和倒数相比，relu函数其实就是一个max(0,x)，计算代价小很多。
减轻梯度消失问题，从而可以训练更深的网络。
稀疏性 通过对大脑的研究发现，大脑在工作的时候只有大约5%的神经元是激活的，而采用sigmoid激活函数的人工神经网络，其激活率大约是50%。有论文声称人工神经网络在15%-30%的激活率时是比较理想的。因为relu函数在输入小于0时是完全不激活的，因此可以获得一个更低的激活率.
为什么Dropout有效？
Dropout背后理念和集成模型很相似。在Drpout层，不同的神经元组合被关闭，这代表了一种不同的结构，所有这些不同的结构使用一个的子数据集并行地带权重训练，而权重总和为1。如果Dropout层有 n 个神经元，那么会形成 2^{n} 个不同的子结构。在预测时，相当于集成这些模型并取均值。这种结构化的模型正则化技术有利于避免过拟合。Dropout有效的另外一个视点是：由于神经元是随机选择的，所以可以减少神经元之间的相互依赖，从而确保提取出相互独立的重要特征。
3. 4 局部响应归一化LRN(Local Response Normalization)提出了LRN层，对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力。
2个3*3的卷积层和一个5*5卷积层的区别？(某BAT的一个面试题，也可以理解为多个小的卷积层和一个大的卷积层的区别)，问题来源:stackoverflow，VGG中给出了答案，如下：
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