caffe AlexNet模型理解

之前看了CaffeNet，现在再看看这AlexNet，主要是为了帮助理解论文。

这里主要是记录一些和CaffeNet的不同的地方。

第一层：主要是先归一化再池化

第二层：偏差为0.1。先归一化后池化

第三层：一模一样

第四层：偏差为0.1。

第五层：偏差为0.1。

第六层：偏差为0.1

第七层：偏差为0.1

从上图，也可以看出，跟caffenet，就是卷积和归一化的顺序，以及偏差大小不同的差距。