AlexNet 是一种深度卷积神经网络，它在2012年的 ImageNet 竞赛中取得了显著的成绩，极大地推动了深度学习在计算机视觉领域的发展。

网络结构

AlexNet 网络包含五个卷积层和三个全连接层，使用了ReLU激活函数和Dropout技术来防止过拟合。

特点

  1. 深层网络：AlexNet是第一个在图像识别任务中使用超过5层网络的深度学习模型。
  2. ReLU激活函数：ReLU激活函数可以加速训练过程，提高模型的性能。
  3. Dropout：通过在训练过程中随机丢弃一些神经元，可以有效地防止过拟合。
  4. 数据增强：AlexNet使用了数据增强技术来扩充训练数据集，提高了模型的泛化能力。

应用

AlexNet在多个计算机视觉任务中取得了优异的成绩，包括图像分类、物体检测和图像分割等。

参考资料

更多关于 AlexNet 的信息，您可以参考以下论文：

AlexNet 结构图