ImageNet tillhandahöll ett massivt märkt dataset med över 1 miljon bilder fördelade på 1 000 kategorier, medan AlexNet visade att djupa faltningsnätverk dramatiskt kunde överträffa traditionella datorseendemetoder på detta utmanande benchmark.

AlexNets seger i 2012 års ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge markerade en vändpunkt genom att uppnå en top-5 felfrekvens på 15,3% jämfört med 26,2% från den andraplatsade traditionella metoden. Detta genombrott bevisade att djupinlärning kunde skalas till verkliga problem med tillräckligt data och beräkningskraft.

Framgången lanserade den nuvarande eran av djupinlärning, inspirerade snabb adoption över industrier och etablerade faltningsnätverk som grunden för moderna datorseendesystem.