AlexNet中的神经元数量

Question

在AlexNet中，图片数据为3*224*224。

第一个卷积层使用大小为11*11*3的96个内核过滤图像，步长为4个像素。

我怀疑第一层的输出神经元数量。

在我看来，输入为224*224*3=150528，那么输出应为55*55*96=290400

但在论文中，他们描述的输出是253440

我不知道如何计算这层神经元的数量。

有人可以帮助我吗？谢谢！

Answer 1

似乎输入大小为227x227，没有填充。我也认为他们在论文中提到的是一个错误。看看这个链接。

http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

它提到了以下信息。

Krizhevsky等人。在2012年赢得ImageNet挑战的架构接受了大小[227x227x3]的图像。在第一个卷积层上，它使用了具有感受野大小F = 11，步幅S = 4且没有零填充P = 0的神经元。由于（227-11）/ 4 + 1 = 55，并且由于Conv层的深度为K = 96，因此Conv层输出体积的尺寸为[55×55×96]。该体积中的55 * 55 * 96个神经元中的每一个连接到输入体积中大小为[11×11×3]的区域。此外，每个深度列中的所有96个神经元都连接到输入的相同[11x11x3]区域，但当然具有不同的权重。另外，如果您阅读实际纸张，它声称输入图像是224x224，这肯定是不正确的，因为（224 - 11）/ 4 + 1显然不是整数。这让ConvNets历史上的许多人感到困惑，对发生的事情知之甚少。我最好的猜测是Alex使用了3个额外像素的零填充，而他在论文中没有提到。

Answer 2

我也相信这是作者的错误，我在the courseware of stanford cs231n找到了一个证据，在第10页和第11页，你可以发现第一个转换的输出大小是290400。