🔑 名詞卡
AlexNet
🎯 定義
深度學習的里程碑模型，2012 年在 ImageNet 競賽中脫穎而出，使用 8 層結構並引入 ReLU 激活與 Dropout 正則化，奠定了 CNN 在電腦視覺（CV）中的主導地位。
重點
標誌著電腦視覺從「特徵工程主導」時期進入「CNN 革命」時期（2012–2020）的關鍵轉捩點，適用於大規模影像分類。
記憶技巧
AlexNet＝2012 年 ImageNet 冠軍＝CV 進入深度學習時代的起點。
易混淆
- vs ResNet：AlexNet（8 層）是深度學習開端；ResNet 引入殘差連接後可達 152 層，解決更深網路的梯度消失問題，兩者代表 CNN 架構「由淺到深」的演進。
📖 課文原文「AlexNet：深度學習的里程碑，在 2012 年 ImageNet 競賽中脫穎而出，使用 8 層結構並引入 ReLU 激活與 Dropout 正則化，奠定 CNN 在 CV 中的地位，適用於大規模影像分類。」