Problema que aborda
Clasificar 1,2 millones de imágenes de ImageNet en 1.000 categorías.
Aportación principal
Una CNN profunda entrenada en GPU con ReLU y dropout que redujo drásticamente el error en ILSVRC-2012.
Arquitectura
AlexNet: 5 capas convolucionales y 3 totalmente conectadas.
Relevancia histórica
Marcó el inicio de la era moderna del deep learning.
Implementaciones
torchvision.models.alexnet
Referencia
A. Krizhevsky, I. Sutskever, G. E. Hinton (2012). «ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks». NeurIPS 2012.