alexnet
（不推荐）AlexNet 卷积神经网络
不推荐使用 alexnet。请改用 imagePretrainedNetwork 函数并指定 "alexnet" 模型。有关详细信息，请参阅版本历史记录。
说明
AlexNet 是深度为 8 层的卷积神经网络。您可以从 ImageNet 数据库 [1] 中加载该网络的预训练版本，该版本基于 ImageNet 数据库的超过一百万个图像进行训练。该预训练网络可以将图像分类至 1000 个目标类别（例如键盘、鼠标、铅笔和多种动物）。因此，该网络已基于大量图像学习了丰富的特征表示。该网络的图像输入大小为 227×227。有关 MATLAB® 中预训练网络的详细信息，请参阅预训练的深度神经网络。
有关实际深度学习方法的免费实践课程，请参阅深度学习入门之旅。
net = alexnet
此函数需要 Deep Learning Toolbox™ Model for AlexNet Network 支持包。如果未安装此支持包，函数会提供下载链接。或者，参阅 Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network。
有关 MATLAB 中预训练网络的详细信息，请参阅预训练的深度神经网络。
net = alexnet('Weights','imagenet')net = alexnet。
layers = alexnet('Weights','none')
示例
下载并安装 Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network 支持包。
在命令行中键入 alexnet。
alexnet
如果未安装 Deep Learning Toolbox Model for AlexNet Network 支持包，该函数将在附加功能资源管理器中提供所需支持包的链接。要安装支持包，请点击链接，然后点击安装。通过在命令行中键入 alexnet 来检查安装是否成功。
alexnet
ans =
SeriesNetwork with properties:
Layers: [25×1 nnet.cnn.layer.Layer]如果安装了所需的支持包，则该函数返回 SeriesNetwork 对象。
使用深度网络设计器可视化网络。
deepNetworkDesigner(alexnet)
通过点击新建，在深度网络设计器中浏览其他预训练神经网络。
如果需要下载一个神经网络，请在所需的神经网络上暂停，然后点击安装以打开附加功能资源管理器。
输出参量
提示
有关实际深度学习方法的免费实践课程，请参阅深度学习入门之旅。
参考
[1] ImageNet. http://www.image-net.org.
[2] Russakovsky, O., Deng, J., Su, H., et al. "ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge." International Journal of Computer Vision (IJCV). Vol 115, Issue 3, 2015, pp. 211–252
[3] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks." Communications of the ACM 60, no. 6 (May 24, 2017): 84–90. https://doi.org/10.1145/3065386.
[4] BVLC AlexNet Model. https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_alexnet
