在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是图像识别与分类中不可或缺的一部分。而AlexNet，作为CNN中的佼佼者，自2012年以来便一直是研究者们关注的焦点。接下来，让我们一起深入了解这款具有里程碑意义的网络模型。🔍

首先，AlexNet由Alex Krizhevsky等人提出，并在2012年的ImageNet竞赛中大放异彩，一举夺得冠军。🏆 这个模型不仅在性能上超越了前人，而且其架构也为后续的深度学习研究提供了新的思路。

该网络模型主要包含8层，其中包括5个卷积层和3个全连接层。值得一提的是，为了减少计算量并提高训练速度，AlexNet采用了ReLU激活函数以及局部响应归一化（LRN）。💡 此外，使用了数据增强技术如随机裁剪和翻转，以增加模型的泛化能力。🖼️

总之，AlexNet不仅是深度学习发展史上的一个重要转折点，更是推动了计算机视觉领域的飞速进步。🌟

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