AlexNet作为深度学习领域的里程碑之作，不仅奠定了卷积神经网络的基础，还为后续研究者提供了宝贵的经验。它由Alex Krizhevsky等人提出，在2012年的ImageNet竞赛中大放异彩，以显著优势夺得冠军，开启了深度学习的新纪元。

首先，AlexNet采用了8层结构（5个卷积层+3个全连接层），通过ReLU激活函数加速了训练过程，同时利用Dropout技术有效缓解过拟合问题。其次，其创新性的使用了GPU进行并行计算，极大提升了训练效率。此外，LRN（局部响应归一化）操作增强了模型泛化能力，而多尺度训练与测试策略进一步提高了分类准确率。

尽管时代变迁，AlexNet依然是理解深度学习原理的重要窗口。它提醒我们：创新源于实践，坚持方能致远💪。无论技术如何演进，探索精神始终是科研路上不可或缺的动力！💻✨