2012년 5개 조각

GPU·대규모 데이터·심층 CNN의 결합을 논문으로 정착시킴. 현 딥러닝 시대의 관례적 기점

2위와의 큰 격차로 심층 CNN이 컴퓨터비전의 주류 방법론이 된 전환점

단순한 정규화로 과적합을 억제해 이후 표준 기법이 됨

표현학습을 하나의 문제틀로 정리해 이후 분야의 표준 참고문헌이 됨

서로 다른 산업 그룹이 같은 전환(HMM→DNN)을 확인해 딥러닝이 음성인식 산업 표준이 됨