AlexNet网络为何使用11x11卷积核：感受野、特征提取和数据增强

AlexNet网络采用11x11大小的卷积核的目的是为了增加网络的感受野（receptive field），即每个神经元对输入图像的感知范围。较大的卷积核可以捕捉更多的空间信息，从而提取更丰富的特征。此外，较大的卷积核还可以减少参数数量，降低模型复杂度，减轻过拟合的风险。

重复率为5%表示在训练AlexNet网络时，使用的数据集中有5%的数据是重复的。这种数据重复的技术称为数据增强（data augmentation），它可以通过对原始数据进行旋转、平移、缩放等操作，生成多个类似但不完全相同的样本。数据增强可以扩充训练集的规模，提高模型的泛化能力，减少过拟合的可能性。