
ファイン・チューニング (fine-tuning) 【深層学習】
1. ファイン・チューニング (fine-tuning) とは [概要] ファイン・チューニング (fine-tuning)とは,大規模データセットから事前学習済みのディープニューラルネットワークを初期パラメータとして使 続きを読む…
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1. 物体認識 (Object Recognition) とは [概要] 物体認識 (Object Recognition)とは,中央に注目物体が1つ映っている物体中心画像を入力として,機械学習モデルを用いて,画像中の注 続きを読む…
1. ResNeXtとは [概要] ResNeXt とは,ResNetの残差ブロックをワイド化したResNet改良版である[Xie et al., 2017] .当時様々なチームが研究していた流行の研究テーマである「経路 続きを読む…
1. CNNバックボーン(backbone)とは [概要] CNNバックボーン (backbone) とは,CNN(畳み込みニューラルネットワーク)のネットワーク構造のうち,序盤から終盤まで層の範囲全体のことをさす.脊椎 続きを読む…
1. DenseNet とは [概要] DenseNet とは,サブブロック間の各層を密に全てスキップ接続した「Denseブロック」を主要部品に用いる,画像認識向け用CNNのバックボーン設計である [Huang et a 続きを読む…
1. 概要 VGGNet とは,初期の代表的な少し深い物体画像認識向けの,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である [Simonyan and Zisserman, 2015] .Andrew Zisserman 続きを読む…
1. AlexNet とは [概要] AlexNet とは,Geoffrey Hinton 研究室の Alex Krizhevsky と,その指導役であった Ilya Sutskever (Wikipedia) 続きを読む…
1. LeNetとは [概要] LeNetとは,CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の,最初の提案および実装である [LeCun et al., 1989], [LeCun et al., 1998a] .従来の「画 続きを読む…
1. ResNet (Residual Neural Networks)とは [概要] ResNet (Residual Neural Networks)とは,残差接続を活用した残差ブロックを直列に多数つなげて,残差の系 続きを読む…