NeurIPS（旧NIPS）の公式論文集に掲載された論文『ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks』（Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey E. Hinton、Advances in Neural Information Processing Systems 25、2012年）によれば、著者らが開発した5つの畳み込み層と全結合層からなる大規模ニューラルネットワーク（通称AlexNet）は、ImageNetの画像分類タスクでtop-1誤差率39.7%・top-5誤差率18.9%という、当時の従来手法を大きく上回る結果を達成したとされています。GPUによる高速な畳み込み演算の実装と、過学習を抑えるdropout技術の活用が性能向上に寄与したと論文は説明しています。この論文は査読を経てNeurIPSという主要な機械学習系国際会議で発表されたものですが、単一の実験結果であり、後続研究では実験設定の違いにより数値が異なって報告される場合がある点に留意が必要です。2026年8月29日時点でこのページの内容を確認しました。情報源は査読付き国際会議NeurIPSの公式論文集に掲載された学術論文です。