AlexNet 是计算机视觉领域具有里程碑意义的论文，由 Alex Krizhevsky 等人于 2012 年发表。以下为关键内容概要：

🔍 核心贡献

  • 深度卷积网络：首次证明深度卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中的强大能力
  • GPU 加速训练：利用 GPU 并行计算显著缩短训练时间（相比 CPU 快 12 倍）
  • 数据增强技术：通过翻转、裁剪等手段提升模型泛化性
  • ReLU 激活函数：替代传统 tanh 函数，解决梯度消失问题

🧠 网络结构特点

  • 5 层卷积层 + 3 层全连接层
  • 使用 Dropout 技术防止过拟合
  • 引入 重叠池化（Overlapping Pooling）优化特征提取

📈 训练技巧

  • 使用 CUDA 实现 GPU 计算加速
  • 采用 数据并行 训练策略
  • 通过 随机裁剪 和 颜色扰动 增强数据多样性

🎯 应用影响

  • 在 ImageNet 挑战赛中取得突破性成绩（Top-5 错误率 13.3%，远超传统方法）
  • 推动了深度学习在计算机视觉领域的广泛应用
  • 成为现代 CNN 架构的奠基性研究
AlexNet

如需了解 AlexNet 的模型实现细节，可访问 AlexNet 模型详解 路径。
更多关于卷积神经网络的资料请参考 卷积神经网络基础。