AlexNet第二层理解

Question

很长一段时间以来，我对理解一些AlexNet体系结构感到困惑：

第一个conv层的输出是55x55x48 (96个考虑到GPU之间的划分，但让我们坚持1个GPU，所以深度48)。然后应用max池，就会出现我的问题。

当应用max池时，结果是27x27x48，对吗？如果是这样，如何将这个结果的下一个卷积(带有5x5x48滤波器)应用于输出27x27x128？最后，我不知道如何以及何时在卷积之间应用最大池。我一定是错过了什么..。

Answer 1

好的，我知道了。如果有人感兴趣，他们使用5x5滤波器，但与填充2和步幅1，以便在偏倚时，不改变输出的2D维数时，应用到最大池的结果。原来的纸上没有填充物的信息.

Answer 2

它使用相同的填充，这意味着最大池的输出用零填充，使得下一层的输出保持宽度和高度。有关信息，请看一下这里。