《表1 Alex Net各层结构及参数》

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AlexNet[34]共有8个权值层，其中前5层为卷积层，后3层为全连接层，各层节点及参数如表1所示。AlexNet在前2个全连接层中使用了Dropout，如图7所示。训练时，使用了Dropout的全连接层，每个神经元节点以1-p的概率被置为0，这会使每个batch的训练网络结构都不一定相同，而在训练完成后进行分类时，所有的神经元都不会被置为0，这样，最后分类的结果相当于集成了多个不同的网络，以此来提升泛化能力，减轻过拟合。