> 数据 + 算法 + 算力（GPU）的第一次金风玉露一相逢 > #comment AlexNet之所以意义重大，最通俗的说法就是： **在AlexNet出现之前，深度学习就像一条小路，AlexNet的成功让它变成了一条宽广的大道。** 具体一点地解释： - **突破性的准确率**： 在2012年的ImageNet竞赛上，AlexNet首次用深度[卷积神经网络](CNN.md)神经网络（CNN）大幅度提高了图像识别的准确率（从过去传统方法的70%多提升到了约85%），一下子远远超过了传统的图像处理方法。这种巨大的提升，让人工智能界意识到深度学习在实际任务中的强大潜力。 - **重新唤醒了深度学习的研究热潮**： 在AlexNet之前，深度神经网络虽然已经提出，但一直受限于算力和数据，效果不理想，被认为“理论漂亮但实用性差”，所以没多少人继续深入研究。但AlexNet证明了：只要有足够的数据和算力，深度网络真的能做出极好的效果，这一下子让研究人员和产业界对神经网络重新充满了兴趣。 - **推动了GPU在深度学习中的应用**： AlexNet率先使用GPU（显卡）加速神经网络训练，证明确实能极大提高训练速度。这种“*利用GPU进行深度学习*”的做法也被广泛推广，带动了NVIDIA等GPU厂商的繁荣。 - **开创了“卷积神经网络时代”**： AlexNet之后，大量卷积神经网络模型不断涌现，例如VGG、ResNet、GoogLeNet等。它们都是在AlexNet基础上的持续改进和创新，但开创性的一步就是AlexNet完成的。 简而言之，AlexNet之所以意义重大，是因为它用一次成功的实践，让所有人看到了深度学习巨大的潜力，真正开启了人工智能领域过去十几年轰轰烈烈的发展浪潮。