2012年，哪个网络在ImageNet图像分类比赛中一战成名？A. AlexNetB. GoogleNetC. ResNetD. VGGNet

本题考查对深度学习领域中不同网络在ImageNet图像分类比赛中发展历程的了解。解题思路是需要清楚每个选项所代表的网络在ImageNet比赛中的关键时间节点和表现情况，通过对比来确定2012年在该比赛中一战成名的网络。

• AlexNet：2012年，AlexNet在ImageNet图像分类比赛中取得了巨大成功，它以显著的优势击败了传统的计算机视觉方法，在当时引起了极大的轰动，开启了深度学习在计算机视觉领域的新纪元。AlexNet引入了许多重要的技术，如ReLU激活函数、Dropout正则化、数据增强等，这些技术对后续的深度学习发展产生了深远的影响。
• GoogleNet：GoogleNet（也称为Inception v1）是在2014年的ImageNet图像分类比赛中表现出色的网络。它提出了Inception模块，通过并行的卷积操作和池化操作来提取不同尺度的特征，提高了网络的表达能力和计算效率。
• ResNet：ResNet（残差网络）是在2015年提出的。它解决了深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题，通过引入残差块，使得网络可以训练得更深，在ImageNet等多个图像分类任务中取得了非常好的成绩。
• VGGNet：VGGNet是在2014年提出的，它通过堆叠多个小卷积核来代替大卷积核，构建了一个非常深的卷积神经网络。VGGNet在ImageNet比赛中也取得了不错的成绩，并且其网络结构简单、易于理解，成为了很多后续研究的基础。