Alexnet介绍 🚀

自从2012年Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet模型问世以来，深度学习领域便迎来了翻天覆地的变化。作为首个在大规模图像识别竞赛（ImageNet）中取得显著成绩的卷积神经网络模型，AlexNet不仅展示了深度学习的强大潜力，还为后续研究者们提供了一个非常有价值的参考架构。

首先，AlexNet由5个卷积层和3个全连接层组成，其中卷积层负责提取图像中的特征，而全连接层则用于分类任务。值得一提的是，为了有效处理大尺寸的卷积核计算问题，该模型采用了两个GPU并行计算的方法，大大提升了训练效率。此外，ReLU激活函数、Dropout正则化技术和数据增强技术等创新点的应用，也使得AlexNet在性能上远超传统机器学习方法。