這一節介紹另一手寫數字辨識的範例，這次使用Tensorflow來實現類似Alexnet的架構。跟上一個範例一樣使用MNIST數據集來做訓練與測試。
上一個範例請參閱：
深度學習(4)--使用Tensorflow實現類Lenet5手寫數字辨識
首先還是先來回顧Alexnet的經典架構，如下<圖一>
2012年，Hinton的學生Alex Krizhevsky提出了深度卷積神經網絡模型AlexNet，它可以算是LeNet一種更深更廣的版本。AlexNet包含了幾個較新的技術點，也首次在CNN中成功應用了
ReLU，Dropout，LRN等Trick。同時AlexNet也使用了GPU進行了運算加速。
AlexNet包含了6億三千萬個連接，6000萬個參數和65萬個神經元，擁有五個卷積層，其中3個卷積層後面連接最大池化層，最後還有3個全連接層。AlexNet以顯著的優勢贏得了競爭激烈的ILSVRC 2012比賽，Top-5的錯誤率降低至16.4%，比第二名的成績26.2%錯誤率有了巨大的提升。
<圖一>Alexnet網絡架構
