KerasとPyTorchで畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を実装して比較する - Qiita

Pythonの2大深層学習ライブラリKerasとPyTorchで畳み込みニューラルネットワークを実装し、CIFAR-10というデータセットを画像分類して比較してみたいと思います。 (※この記事は勉強した内容のアウトプットを目的としてざっくりと書かれているので、もともと知っていて復習の為に読んだりするにはいいと思いますが、正しく知りたい方は別の記事を読んだほうが良いとおもわれます。コードに関しては必要なライブラリが入っていれば、jupyterなどにコピペでだいたい動くはずです。) 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) CNNは主に3つの層からで構成されています。入力画像に対しては、畳み込み層、プーリング層によって特徴の抽出を行います。最後に全結合層を経て出力を行います。それ以外にも過学習を抑制するバッチ正規化層、ドロップアウト層などがあります。 CIFAR-10 CIFAR-10は、主に