导读 提到深度学习中的卷积神经网络（CNN），不得不提的就是AlexNet！这款由Alex Krizhevsky等人提出的网络模型，在2012年的ImageNet竞赛中一战...
提到深度学习中的卷积神经网络（CNN），不得不提的就是AlexNet！这款由Alex Krizhevsky等人提出的网络模型，在2012年的ImageNet竞赛中一战成名，将错误率从之前的26%降低到了15.3%，震惊了整个学术界和工业界。👏
那么，AlexNet到底有什么特别之处呢？首先，它采用了两块NVIDIA GTX 580 GPU进行训练，这在当时是非常先进的硬件配置。其次，AlexNet通过引入ReLU激活函数、Dropout正则化技术和局部响应归一化（LRN）等创新技术，大幅提升了模型的性能与稳定性。⚡️
此外，AlexNet的架构也十分经典，包含五层卷积层+三层全连接层的设计，为后续的VGG、ResNet等模型奠定了坚实的基础。如今，虽然深度学习领域百花齐放，但AlexNet依然被视为CNN发展史上的里程碑之作，激励着一代又一代的研究者不断探索更高效的算法与模型！🚀