AlexNet

Definition / 释义

AlexNet：一种经典的深度卷积神经网络（CNN）架构，由 Alex Krizhevsky 等人在 2012 年提出并用于 ImageNet 图像分类任务，因显著提升识别准确率而推动了深度学习在计算机视觉领域的广泛兴起。（也可泛指“2012 年那篇模型/结构”。）

Pronunciation / 发音

/ˈælɛksˌnɛt/

Etymology / 词源

词名由 Alex（作者 Alex Krizhevsky 的名字） + Net（network，网络）组合而成，直译可理解为“Alex 的网络/神经网络”。它并非传统词源演变而来，而是学术界对模型架构的命名。

Examples / 例句

AlexNet changed how people thought about image recognition.
AlexNet 改变了人们对图像识别的看法。

Although newer architectures outperform it, AlexNet remains a useful baseline for understanding early deep CNN design choices.
尽管更新的架构已经超过了它，AlexNet 仍是理解早期深度 CNN 设计取舍的一个有用基线。

Related Words / 相关词

• Convolutional
• Neural Network
• Deep Learning
• ImageNet
• CNN
• ReLU
• Dropout
• Backpropagation
• VGG
• ResNet

Notable Works / 著名作品

• Krizhevsky, Sutskever & Hinton (2012) ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（提出并系统描述 AlexNet 的论文）
• Goodfellow, Bengio & Courville (2016) Deep Learning（教材中常以 AlexNet 作为 CNN 发展史与关键案例提及）
• Géron (多版) Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow（实践类书籍中常引用 AlexNet 作为经典架构与历史里程碑）