alexnet--cnn经典网络

AlexNet是卷积神经网络中的经典网络，由Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton于2012年提出。它是第一个在ImageNet视觉识别挑战（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge，ILSVRC）中获胜的深度卷积神经网络，通过使用深度卷积层、池化层、全连接层和Dropout技术等来提高图像分类的准确率。

AlexNet模型具有8层神经网络，包括5个卷积层和3个全连接层，其中包含了60万个参数以及50万个神经元。其在计算机视觉中的应用有很多，如图像分类、物体检测、目标定位等，取得了很大的成功。AlexNet在深度学习领域的发展中起到了关键作用，为之后深度学习的研究和应用奠定了重要基础。

总而言之，AlexNet是卷积神经网络的开创者之一，它的提出开创了目标识别领域的新篇章，对深度学习技术的应用和发展产生了深远的影响。