1.深度卷积神经网络（AlexNet） LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。 1.神经网络计算复杂。 2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。 机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数 神经网络的特征提取：通过学习得到数据的多级表征，并逐级表⽰越来越抽象的概念或模式。 神经网络发展的限制:数据、硬件 AlexNet 首次证明了学习到的特征可以超越⼿⼯设计的特征，从而⼀举打破计算机视觉研究的前状。 特征： 8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连