ドロップアウト(Dropout) [ランダム正則化]

1. ドロップアウト(Dropout) とは [概要] ドロップアウト(Dropout)とは，ディープラーニングの学習中の各エポックにおいて，各層で異なるニューロンをランダムに除去することにより，簡単な処理で強力な正則化続きを読む…

全結合層 (fully-connected layer) [線形層]

1. 全結合層 (fully-connected layer)とは [概要] 全結合層 (fully-connected layer, 全连接层)とは，ニューラルネットワークにおいて，前後の層と密に全てのニューロン同士が続きを読む…

1. PASCAL VOC 2007 データセットとは [概要] PASCAL VOC 2007 データセットは，画像認識向けチャレンジであるPASCAL VOC (Visual Object Classes)のうち，続きを読む…

1. マルチヘッドアテンション (Multi-head Attention) とは [概要] マルチヘッドアテンション (Multi-head Attention) とは，Transformerで提案された，複数のアテン続きを読む…

1. DeepMask と SharpMask とは [概要] DeepMask および SharpMask とは，初期のインスタンスセグメンテーション手法である[Pinheiro et al., 2015] [Pinh 続きを読む…

1. KITTI データセットとは [概要] KITTI データセットとは，車載前方映像と3D点群を入力にした，各種のビジョン問題向けのベンチマークである [Geiger et al. 2012] ．正式名称はThe 続きを読む…

1. 畳み込み層とは [概要] 畳み込み層 (Convolution Layer) とは，CNN(畳み込みニューラルネットワーク)などのディープニューラルネットワークにおいて，学習済みフィルタバンクにより畳み込みを行う層続きを読む…

1. グループ化畳み込み(Grouped Convolution) とは [概要] グループ化畳み込み層(Grouped Convolution Layer)とは，全チャンネル一気に畳み込まず，分割した各グループ内のチャ続きを読む…

1. 膨張畳み込み層 (Dilated Convolution)とは [概要] 膨張畳み込み層 (Dilated Convolution) とは，カーネルの走査位置を膨張させることにより，少数の層のみで，効率的に広い受容続きを読む…

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, 点単位畳み込み層)とは，各カーネルの空間サイズが [1 x 1] である，CN 続きを読む…