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我要举例说明的第二种神经网络是AlexNet，是以论文的第一作者Alex Krizhevsky的名字命名的，另外两位合著者是Ilya Sutskever和Geoffery Hinton。

AlexNet首先用一张227×227×3的图片作为输入，实际上原文中使用的图像是224×224×3，但是如果你尝试去推导一下，你会发现227×227这个尺寸更好一些。

第一层我们使用96个11×11的过滤器，步幅为4，由于步幅是4，因此尺寸缩小到55×55，缩小了4倍左右。

（以下请有兴趣的同学一定要推导一下，算一算才有长进~）

然后用一个3×3的过滤器构建最大池化层，f=3，步幅s为2，卷积层尺寸缩小为27×27×96。接着再执行一个5×5的卷积，padding之后，输出是27×27×276。然后再次进行最大池化，尺寸缩小到13×13。

再执行一次same卷积，相同的padding，得到的结果是13×13×384，384个过滤器。

再做一次same卷积，就像这样。

再做一次同样的操作，最后再进行一次最大池化，尺寸缩小到6×6×256。

6×6×256等于9216，将其展开为9216个单元，然后是一些全连接层。

最后使用softmax函数输出识别的结果，看它究竟是1000个可能的对象中的哪一个。