近年来，深度学习技术备受瞩目。而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是其中常用的一种神经网络类型。随着数据集越来越庞大，研究者们对于网络模型的深入研究，也不断推陈出新。在2012年ImageNet比赛中，Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet模型在分类任务上准确率达到84.7%。此模型采用了重叠的最大池化，也是第一个采用GPU进行加速的卷积神经网络。下面我们将来讲解一下AlexNet模型以及用PyTorch实现它。

一、AlexNet简介

AlexNet模型是一种深度卷积神经网络，主要有以下几个方面的特色：

1.双层卷积结构

AlexNet模型是一个5层的卷积神经网络，其中前两层是一个卷积层（Convolutional Layer）和一个池化层（Pooling Layer）。卷积层用于提取特征，池化层则起到了下采样的作用，使得后面的层可以更好地捕获图像的局部特征。

2.使用ReLU激活函数

传统的神经网络使用sigmoid函数作为激活函数，但是sigmoid函数在一些情况下会出现饱和现象，并且计算量较大。AlexNet模型使用了ReLU激活函数，使得神经网络模型可以更快地学习到图像的特征。

3.Local Response Normalization（LRN）

LRN是一个归一化层，可以提高神经网络模型的泛化能力。在卷积层后面加入一个LRN层，可以使得高响应的神经元被抑制，并且可以增加特征的丰富性。

4.使用Dropout策略

Dropout是一种避免过拟合的策略。在训练神经网络模型的时候，对于每个神经元以一定的概率