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对alexnet.md进行微调修改

chapter_convolutional-neural-networks/alexnet.md

@@ -40,7 +40,7 @@ AlexNet与LeNet的设计理念非常相似，但也有显著的区别。
 
 第一，与相对较小的LeNet相比，AlexNet包含8层变换，其中有五层卷积和两层全连接隐含层，以及一个全连接输出层。下面我们来详细描述这些层的设计。
 
-AlexNet第一层中的卷积窗口形状是$11\times11$。因为ImageNet中绝大多数图像的高和宽均比MNIST图像的高和宽大十倍以上，ImageNet图像的物体占用更多的像素，所以需要更大的卷积窗口来捕获物体。第二层中的卷积窗口形状减小到$5\times5$，之后全采用$3\times3$。此外，第一、第二和第五个卷积层之后都使用了窗口形状为$3\times3$、步幅为2的最大池化层。而且，AlexNet使用的卷积通道数也数十倍大于LeNet中的卷积通道数。
+AlexNet第一层中的卷积窗口形状是$11\times11$。因为ImageNet中绝大多数图像的高和宽均比MNIST图像的高和宽大十倍以上，ImageNet图像的物体占用更多的像素，所以需要更大的卷积窗口来捕获物体。第二层中的卷积窗口形状减小到$5\times5$，之后全采用$3\times3$。此外，第一、第二和第五个卷积层之后都使用了窗口形状为$3\times3$、步幅为2的最大池化层。而且，AlexNet使用的卷积通道数也数十倍于LeNet中的卷积通道数。
 
 紧接着最后一个卷积层的是两个输出个数为4096的全连接层。这两个巨大的全连接层带来将近1GB的模型参数。由于早期显存的限制，最早的AlexNet使用双数据流的设计使得一个GPU只需要处理一半模型。幸运的是显存在过去几年得到了长足的发展，通常我们不再需要这样的特别设计了。