Deep Learning

ディープラーニング


ネットワークをより深く

図 8-1 の CNN を作成する。 畳み込み層はすべて 3x3 のフィルタで、層が深くなるにつれてチャネル数が大きくなる (16, 16, 32, 32, 64, 64)特徴を持つ。後段の全結合層では Dropout レイヤを使用する。 重みの初期値として「 He の初期値」を使用し、重みパラメータの更新に Adam を用いる。

さらに認識精度を高めるには


層を深くすることのモティベーション

層を深くすることの利点は次の通り。


ディープラーニングの歴史

ImageNet

それぞれの画像にラベル(クラス名)が紐付けられた、100万枚以上の画像のデータセット。 このデータセットを使って ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) という画像認識のコンテストが毎年行われる。


高速化


Yoshihisa Nitta

http://nw.tsuda.ac.jp/