Alexnet适合什么优化器

AlexNet是一个经典的卷积神经网络，用于图像分类任务。它是在2012年ImageNet图像识别挑战中取得胜利的第一个CNN模型。以下是AlexNet的大致结构： 1. 输入层：AlexNet接受224x224x3大小的图像作为输入。 2. 卷积层：第一个卷积层有96个卷积核，大小为11x11，步幅为4，使用ReLU激活函数。第二个卷积层有256个卷积核，大小为5x5，步幅为1，同样使用ReLU激活函数。第三个卷积层有384个卷积核，大小为3x3，步幅为1，使用ReLU激活函数。第四个和第五个卷积层有384个卷积核，大小为3x3，步幅为1，同样使用ReLU激活函数。 3. 池化层：AlexNet使用了3个最大池化层和2个平均池化层。所有的池化层都使用了2x2的池化窗口和2的步幅。 4. 全连接层：AlexNet包含3个全连接层，每个都有4096个神经元。这些全连接层之间使用了Dropout层来减少过拟合。 5. 输出层：最后一个全连接层的输出是一个1000维的向量，对应于1000个ImageNet分类标签之一。这个向量经过softmax激活函数，得出最终的分类结果。 AlexNet的训练使用了反向传播算法和随机梯度下降（SGD）优化器。