AlexNet是2012年提出的CNN模型, ImageNet LSVRC-2010竞赛冠军,具有划时代意义,在次之前主要用传统机器学习方法SVM,此后,深度学习发展迅速。AlexNet网络结构先卷积,然后全连接。有60 million个参数,65 thousand个神经元,五层卷积,三层全连接网络,输出层为1000通道的softmax。利用了GPU进行计算,大大提高了运算效率。

论文:ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

Architecture of AlexNet