alexnet网络图像分类

AlexNet是2012年ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）图像分类比赛的冠军，它标志着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用。AlexNet是由Alex Krizhevsky等人提出的深度卷积神经网络，它包含了8层神经网络，其中5层为卷积层，2层为全连接层，最后一层是softmax输出层。该网络使用ReLU作为激活函数来加速训练，使用数据增强和dropout来防止过拟合。

AlexNet采用了大型卷积核，最大池化和并行计算，这种设计有助于提高网络的精度和计算效率。此外，AlexNet使用了GPU并行计算，使得训练速度快了很多。

AlexNet在ILSVRC图像分类比赛中的表现给深度学习在计算机视觉领域的应用带来了极大的推动力。它的成功证明了深度学习在计算机视觉领域的可行性，并带来了一系列的深度学习模型和算法。