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AlexNet 是一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，它在 2012 年 ImageNet 竞赛中取得了突破性的成绩，为深度学习在图像识别领域的发展奠定了基础。以下是关于 AlexNet 的简要介绍：

AlexNet 架构概述

1. 网络结构：AlexNet 由五个卷积层、三个全连接层和两个最大池化层组成。
2. ReLU 激活函数：使用 ReLU 激活函数来提高网络的非线性表达能力。
3. Dropout：通过 Dropout 技术来防止过拟合。
4. 数据增强：在训练过程中使用数据增强技术来增加数据多样性。

AlexNet 的工作原理

1. 输入层：接收原始图像作为输入。
2. 卷积层：通过卷积核提取图像特征。
3. 池化层：降低特征图的分辨率，减少计算量。
4. 全连接层：将提取的特征进行融合，进行分类。

图像示例

下面是 AlexNet 的一个示例图像：

扩展阅读

如果您想了解更多关于 AlexNet 的信息，可以阅读以下链接：

• AlexNet 论文
• 深度学习基础

希望这些信息对您有所帮助！🌟