AlexNet网络结构图

AlexNet是现代深度学习的开创性模型之一，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton在2012年提出。该网络是图像分类竞赛ImageNet挑战赛的胜利者，它标志了深度卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的突破性进展。AlexNet由五个卷积层和三个全连接层组成，其核心特点包括使用ReLU作为激活函数，应用Dropout技术防止过拟合，以及使用交叉熵损失函数。此外，该网络在训练时有效地利用了GPU进行加速，并采取了数据增强技术以提高模型泛化能力。AlexNet的结构图展示了通过精心设计的多层处理流程，最终能够处理复杂的图像分类任务，且其设计理念对后续的深度学习架构产生了深远影响。这种对图像处理的能力显著推动了计算机视觉领域的发展。