alexnet

AlexNet是一种深度学习模型，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton在2012年ImageNet图像分类竞赛中提出。该模型采用了卷积神经网络（CNN）的结构，通过多个卷积层和池化层来提取图像的特征。AlexNet的主要创新点包括使用ReLU激活函数、Dropout正则化技术和GPU加速等。这些创新使得AlexNet在图像分类任务上取得了显著的性能提升，准确率比之前的模型提高了10个百分点以上。AlexNet的成功标志着深度学习在计算机视觉领域的重要突破，为后续的深度学习模型奠定了基础。