層(layers) [ディープラーニングの層の種類のまとめ]
1. 層(layers)とは [概要] 層(layers)とは，ディープラーニングにおいて，DNN(ディープニューラルネットワーク)を構成・設計する際の最小構成単位の部品のことである．この記事で示すような各種の「層」をノ 続きを読む…
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局所応答正規化(Local Response Normalization)
1 概要 局所応答正規化(Local Response Normalization, LRN)とは，特徴マップの局所コントラストの強調を行う，画像認識用のCNNにおいて，中間層の応答に対して行う局所正規化（Local N 続きを読む…
バッチ正規化(Batch Normalization)とその発展型
1. バッチ正規化とは [概要] バッチ正規化(Batch Normalization) は，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の隠れ層において，ミニバッチ内のデータ分布をもとに，各チャンネルごとに特徴を正規化した 続きを読む…