畳み込み層(Convolution Layer)とその発展型
1. 畳み込み層とは [概要] 畳み込み層(Convolution Layer)とは，学習済みのK個の畳み込みカーネル群により，畳み込み操作を行い，その合成和を出力する，ディープニューラルネットワーク(特にCNN)向けの 続きを読む…
カテゴリー: 層
1 x 1 畳み込み (1 x 1 Convolution)
1. 1 x 1 畳み込み (1 x 1 Convolution) とは [概要] 1 x 1 畳み込み (1×1 Convolution)とは，各カーネルの空間サイズが 1 x 1 である，CNN向け2D畳み 続きを読む…
GELU (Gaussian Error Linear Unit) [活性化関数]
1. GELU とは [概要] GELU(Gaussian Error Linear Unit) とは，Google DeepMindから提案された，ランダム正則化の機能も持つReLU系活性化関数である [Hendryc 続きを読む…
グローバル平均プーリング(Global Average Pooling)
1. グローバル平均プーリング(Global Average Pooling)とは [概要] グローバル平均プーリング(Global Average Pooling)とは, 特徴マップの空間領域の，全体に対する平均プーリ 続きを読む…
ROI pooling(関心領域プーリング)
1. ROI Pooling とは [概要] ROI Pooling (関心領域プーリング) とは，Faster R-CNN シリーズの研究で確立された，「アンカーあり2ステージ型の物体検出ネットワーク」において，2ステ 続きを読む…
tanh 関数 [活性化関数]
1. tanh 関数とは [概要] tanh関数 (Hyperbolic tangent function, 双曲線正接関数) とは，ニューラルネットワークにおいて，隠れ層に用いられる活性化関数の１つである．シグモイド関 続きを読む…
シグモイド関数(sigmoid function)
1. シグモイド関数 (sigmoid function)とは [概要] シグモイド関数(sigmoid function)とは，機械学習の「2クラス識別モデル」において，確率的なベクトル出力をする際によく用いられる活性 続きを読む…