💻✨AlexNet详解2深度学习中的里程碑模型✨💻

在深度学习的历史长河中，AlexNet无疑是一颗璀璨的明星。今天，让我们继续探索它的奥秘！💡

首先，AlexNet的创新之处在于它首次大规模使用了ReLU激活函数（Rectified Linear Unit）。相比传统的Sigmoid或Tanh函数，ReLU能够有效缓解梯度消失问题，加快训练速度，提升模型性能💪。此外，AlexNet还引入了Dropout技术，通过随机丢弃部分神经元来防止过拟合，为后续模型设计提供了重要参考🌟。

网络结构方面，AlexNet由5个卷积层+3个全连接层组成，配合最大池化和局部响应归一化（LRN），极大地提升了特征提取能力。值得一提的是，它首次采用了两块GPU并行计算，这一策略不仅解决了显存限制问题，也开启了分布式计算的新篇章💻🔥。

总之，AlexNet不仅是图像分类领域的突破性成果，更为后来者指明了方向。如果你对深度学习感兴趣，不妨深入研究这一经典模型！🚀📚

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