图灵奖得主，带你详解深度学习(24)
也就是说，卷积网络的第一层先把整个图像分解成11×11的区块，看看每个区块里都是什么结构。
为了避免结构被区块拆散，相邻的区块之间还要有相当大的重叠。经过第一层的过滤，我们看到的就不再是一个个的像素点，而是一张小结构的逻辑图。
然后第二卷积层再从这些小结构上识别出更大、更复杂也更多的结构来。以此类推，一直到第五层。
下面这张图表现了从第一层到第三层识别的模块（灰色）和对应的实例（彩色）。
图26/33
图片来自https://datascience.stackexchange.com/questions/17205/feature-extraction-in-convnns-layers-progression
我们看到，第二个卷积层已经能识别圆形之类的结构，第三层已经能识别车轮和小的人脸。
五个卷积层之外，AlexNet还设置了三个全局层，用于识别更大的物体。整个分层的结构是下面这样。
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