十二、深度学习里程碑式模型：AlexNet
十二、深度学习里程碑式模型：AlexNet
AlexNet是深度学习发展史上的里程碑式模型，在2012年ImageNet竞赛中以远超第二名的成绩夺冠，开启了深度学习在计算机视觉领域的新时代。如果说AlexNet是trendmaker一点也不为过。本文将详细解析AlexNet的网络结构与设计思想，并提供完整的TensorFlow实现代码。
12.1 AlexNet概述与历史意义
12.1.1 背景介绍
AlexNet由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton提出，是第一个真正意义上的深度卷积神经网络成功案例。在此之前，传统的计算机视觉方法主要依赖于手工设计的特征。
12.1.2 主要贡献
- 证明了深度卷积神经网络的有效性
- 提出了ReLU激活函数，解决了梯度消失问题
- 使用了Dropout正则化，防止过拟合
- 引入局部响应归一化(LRN) 增强泛化能力
- 使用GPU加速训练，推动了硬件在深度学习中的应用