AlexNet网络结构解析及TensorFlow代码实现

AlexNet是在2012年由Alex Krizhevsky等人提出的一个深度卷积神经网络模型，它在ImageNet图像识别挑战赛中取得了巨大成功。该模型引入了深度学习领域的重要突破，成为了当今深度学习的基石之一。本文将详细解析AlexNet的网络结构，并提供TensorFlow代码实现。

一、网络结构解析
AlexNet的网络结构相当复杂，由五个卷积层、三个全连接层和一个Softmax输出层构成。下面我们来逐层解析其网络结构。

1. 输入层
   AlexNet接受224x224大小的输入图片，输入层并不包含任何卷积层或全连接层。

2. 卷积层1
   第一个卷积层使用96个大小为11x11的滤波器，步长为4，padding方式为VALID。激活函数采用ReLU。该层后接着一个大小为3x3的最大池化层（步长为2），以减少特征图的尺寸，增加特征的平移不变性。

3. 卷积层2
   第二个卷积层使用256个大小为5x5的滤波器，步长为1，padding方式为SAME。激活函数同样采用ReLU。该层后也接一个大小为3x3的最大池化层（步长为2）。

4. 卷积层3
   第三个卷积层使用384个大小为3x3的滤波器，步长为1，padding方式为SAME。激活函数仍然采用ReLU。

5. 卷积层4
   第四个卷积层使用384个大小为3x3的滤波器，步长为1，padding方式为SAME。激活函数仍然采用ReLU。

6. 卷积层5
   第五个卷积层使用256个大小为3x3的滤波器，步长为1，padding方式为SAME。激活函数同样采用ReLU。该