neocognitron”的一个变种。后来J. Weng提出的最大池化方法修改了该架构。
网络设计.AlexNet包含八层。前五层是卷积层，之后一些层是最大池化层，最后三层是全连接层。它使用了非饱和的ReLU激活函数，显示出比tanh和sigmoid更好的训练性能。
影响.AlexNet被认为是计算机视觉领域最有影响力的论文之一，它刺激了更多使用卷积神经网络和GPU来加速深度学习的论文的出现。截至2020年，AlexNet论文已被引用超过54,000次。