下面关于AlexNet的说法正确的是（）A. AlexNet是一种经典的深度神经网络B. AlexNet的结构包括卷积层、池化层和全连接层C. 卷积层使用卷积核提取特征，将图像数据压缩为特征数据D. 池化层能够将前几层提取到的特征综合起来，完成进一步融合

步骤 1：理解AlexNet的定义
AlexNet是一种经典的深度神经网络，它在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛中取得了显著的成功，从而推动了深度学习的发展。

步骤 2：分析AlexNet的结构
AlexNet的结构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于提取图像的特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于将特征图转换为分类结果。

步骤 3：理解卷积层的作用
卷积层使用卷积核提取特征，将图像数据压缩为特征数据。卷积核通过滑动窗口的方式在图像上进行卷积操作，提取出图像中的局部特征。

步骤 4：理解池化层的作用
池化层能够将前几层提取到的特征综合起来，完成进一步融合。池化层通过降采样的方式，减少特征图的维度，同时保留重要的特征信息。