AlexNet は、2012 年に Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton によって提案された深層畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) です。同年の ImageNet 画像分類コンテストで画期的な結果を達成し、2012 年の ILSVRC コンテストでは第 1 位を獲得し、ルネッサンスをリードしました。画像認識分野におけるディープラーニングの研究。関連する論文結果は「ディープ畳み込みニューラル ネットワークを使用した ImageNet 分類」が発表され、生理研 2012 カンファレンスで発表されました。

AlexNet のネットワーク構造は比較的深く、5 つの畳み込み層と 3 つの完全接続層を含み、6,000 万のパラメータと 650,000 のニューロンを備えています。従来のシグモイド活性化関数で発生する可能性のある勾配消失問題を解決するための ReLU 活性化関数の使用など、一連の革新的なテクノロジを使用して、ネットワークの収束を高速化し、非線形表現機能を強化します。