8层（5个conv 3个fc）
绿的norm层后来证明没啥用
现在看它的conv1用的卷积核11 stride4就挺离谱的
特点：
①用的relu激活函数，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。（虽然别人提过 略略略）
**在ReLU之后会做一个normalization（没啥用 阿一古）
②最后几个全连接层使用了Dropout随机忽略一部分神经元，以避免模型过拟合。（虽然别人提过 略略略）
③全部用maxpooling （别人大部分用avgpooling 糊掉了 他们糊掉了没想到全部用maxpooling吗？）
和vgg简单比较
alex要8h vgg要3天
vgg更深 更细致，准确率高15百分点
原文：https://www.cnblogs.com/icemiaomiao3/p/15041694.html