构建了具有 60 万参数、65 万神经元的网络的5 个卷积层（有些带最大池化层）+ 3 个全连接层 + 1000 分类 Softmax组成的神经网络，使用非饱和神经元与 GPU 加速训练，全连接层使用 Dropout 防止过拟合，在 ImageNet 上取得突破性成果。引言为取得比机器学习更好的结果，可收集更大的数据集、学习更强大的模型、用更好的技术防止过拟合。ImageNet 有 1500 万带