xNet参加了2012年9月30日举行的ImageNet大规模视觉识别挑战赛，达到最低的15.3%的Top-5错误率，比第二名低10.8个百分点。原论文的主要结论是，模型的深度对于提高性能至关重要，AlexNet的计算成本很高，但因在训练过程中使用了图形处理器（GPU）而使得计算具有可行性 。
背景.AlexNet并不是卷积神经网络（CNN）第一次利用快速GPU实现而赢得图像识别竞赛。K. Chellapilla等人（2006）在GPU上的CNN比同等的CPU实现速度快4倍。Dan