Perbandingan lapisan konvolusi, penggabungan, dan lapisan sepenuhnya terhubung pada LeNet dan AlexNet (Perlu dicatat bahwa ukuran citra yang digunakan pada AlexNet dalam artikel ini adalah 227x227x3, bukan 224x224x3 seperti yang disebutkan pada penelitian awal. Koreksi ini berdasarkan saran Andrej Karpathy, kepala divisi visi komputer di Tesla. Alasan pemilihan ukuran gambar 224x224x3 dalam penelitian awal AlexNet tidak dijelaskan secara rinci oleh Alex. Lapisan konvolusi selanjutnya berukuran 11x11 dengan langkah ( stride ) 4: 55×55×96 (bukan 54×54×96). Akan dihitung dengan contoh sebagai berikut: [(lebar masukan 227 - lebar kernel 11) / langkah 4] + 1 = [(227 - 11) / 4] + 1 = 55. Karena keluaran kernel memiliki panjang dan lebar yang sama, maka luasnya adalah 55x55.)
Perbandingan lapisan konvolusi, pooling, dan lapisan rapat LeNet dan AlexNet) (Ukuran citra AlexNet seharusnya 227×227×3, bukan 224×224×3, agar hasil perhitungannya benar. Makalah ilmiah aslinya menyebutkan angka yang berbeda, tetapi Andrej Karpathy, mantan kepala visi komputer di Tesla, mengatakan bahwa ukuran seharusnya 227×227×3 (dia mengatakan bahwa Alex tidak menjelaskan mengapa dia menggunakan 224×224×3). Konvolusi berikutnya seharusnya 11×11 dengan stride 4: 55×55×96 (bukan 54×54×96). Kemudian dihitung, misalnya, sebagai: [(lebar input 227 - lebar kernel 11) / stride 4] + 1 = [(227 - 11) / 4] + 1 = 55. Karena keluaran kernel memiliki panjang dan lebar yang sama, maka luasnya adalah 55×55.)