AlexNet

AlexNetは、2012年の画像認識大会であるILSVRC（ImageNet）で圧倒的な成績を収め、その後のディープラーニングブームの火付け役となった畳み込みニューラルネットワークです。それまでの手法を大きく引き離して優勝したことで、深層学習の有効性を世界中に証明しました。

このモデルが成功した主な要因には、ReLUという活性化関数の採用や、Dropoutによる過学習の抑制といった技術の導入があります。また、GPUを並列計算に活用することで、膨大なパラメータを持つネットワークの学習を現実的な時間で完了させた点も画期的でした。

G検定では、ディープラーニングの歴史的な転換点として必ず登場します。特に、従来の機械学習手法との性能差を決定づけたモデルであることや、後続のVGGやResNetといったネットワーク構造の進化の出発点であることを押さえておく必要があります。