经典卷积神经网络架构

1、Alexnet

（2012年ImageNet大规模图像识别挑战赛冠军）

conv1:
卷积

• 输入维度：224x224x3经过扩展后变成227x227x3
• 卷积核维度：11x11x3x96,步长4，无全0填冲
• 经过卷积后，图像的尺寸为$\frac {227-11} 4+1=55$4227−11​+1=55；输出图像维度为：55x55x96
• 结果被分到2组，即2个55x55x48(总体为55x55x96)
• 经过relu**函数，送到最大池化层

池化

• 内核维度：3x3，步长2
• 输出结果：2个27x27x48；尺寸：$\frac {55-3} 2+1=27$255−3​+1=27
• 合并之后，图像的维度为27x27x96

最后进行了局部响应归一化（LRN）

conv2
卷积

• 输入维度：2个27x27x48（总体为27x27x96）
• 卷积核维度：5x5x96x256,步长1，全0填冲，上下左右各填冲2个像素
• 输出结果：2个27x27x128；尺寸：$\frac {27-5+2*2} 1+1=27$127−5+2∗2​+1=27
• 经过relu**函数送到最大池化层

池化

• 内核维度：3x3，步长2
• 输出结果：2个13x13x128；尺寸：$\frac {27-3} 2+1=13$227−3​+1=13
• 合并之后，图像的维度为13x13x256

最后进行了局部响应归一化（LRN）

conv3
卷积

• 输入维度：13x13x256
• 卷积核维度：3x3x256x384,步长1，全0填冲，上下左右各填充1个像素
• 输出结果：13x13x384；尺寸：$\frac {13-3+2*1} 1+1=13$113−3+2∗1​+1=13

通过relu**，最后进行了局部响应归一化（LRN）

conv4
卷积

• 输入维度：13x13x384
• 卷积核维度：3x3x384x384,步长1，全0填冲，上下左右各填充1个像素
• 输出结果：13x13x384；尺寸：$\frac {13-3+2*1} 1+1=13$113−3+2∗1​+1=13

通过relu**，最后进行了局部响应归一化（LRN）

conv5
卷积

• 输入维度：2个13x13x192
• 卷积核维度：2个3x3x192x128，步长1,全0填冲，上下左右各填充1个像素
• 输出结果：2个13x13x128；尺寸：$\frac {13-3+2*1} 1+1=13$113−3+2∗1​+1=13
• 经过relu**函数送到最大池化层

池化

• 内核维度：3x3,步长2
• 输出结果：2个6x6x128；尺寸：$\frac {13-3} 2+1=6$213−3​+1=6
• 合并之后，图像的维度为6x6x256

最后进行了局部响应归一化

全连接层1（FC1）
之后的网络可以看作是简单的前馈神经网络

• 输入维度：6x6x256；为了进行前向传播，必须将矩阵拉成一维向量，即转化为：1x（6x6x256）=1x9216
• conv5与FC1层之间的权重：9216x4096；偏置维度：1x4096
• 结果：1x4096
• relu**函数，dropout处理，概率为0.5

全连接层2（FC2）

• 输入维度：1x4096
• FC1与FC2之间的权重：4096x4096；偏置维度：1x4096
• 结果：1x4096
• relu**函数，dropout处理，概率为0.5

全连接层3（FC3）

• 输入维度：1x4096
• FC1与FC2之间的权重：4096x1000；偏置维度：1x1000
• 结果：1x1000
• softmax**函数，得到的1000维向量代表了1000种分类的概率

2、Inception net(googlenet)

（2014年ImageNet大规模图像识别挑战赛冠军）

inception模块

inception模块构造部分代码

3、VGGnet

（2014年ImageNet大规模图像识别挑战赛亚军）

小卷积核3x3，两个3x3相当于一个5x5，可以减少参数量

vgg_block:多个卷积层+1个最大池化层
vgg_stack：多个vgg_block

4、Resnet

(2015年ImageNet大规模图像识别挑战赛冠军，首次在1000类图像识别任务中超越人类；2016年CVPR最佳论文)


使得浅层网络的参数可以训练更新

bottleneck结构：参数左右大体相同，增加了网络深度

resnet不同层数时的网络配置：

5、Densenet

(2017年CVPR最佳论文)

参考文献：
http://blog.csdn.net/qq_30091945
https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/80713314