提起深度学习，就不得不提到AlexNet，这款在2012年ImageNet竞赛中大放异彩的模型，彻底改变了计算机视觉领域的格局！✨

首先，AlexNet由8层组成，其中包括5个卷积层和3个全连接层。它的创新之处在于引入了ReLU激活函数ReLU()，极大地提升了训练速度。此外，AlexNet还采用了局部响应归一化（LRN）技术，增强了模型的泛化能力。💡

为了防止过拟合，AlexNet使用了Dropout技术，在训练过程中随机“丢弃”部分神经元，确保模型更加健壮。同时，双GPU并行计算的设计也让AlexNet在当时实现了更快的训练速度，堪称当时的黑科技！⚡️

尽管如今的模型更复杂，但AlexNet依然是深度学习入门的经典案例，其开创性的设计思路至今仍被广泛借鉴。🌟

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