Convolutional Neural Networkとは何なのか - Qiita
機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定なので、興味がある方はそちらもご参照ください。 CNNはその名の通り通常のNeural NetworkにConvolutionを追加したものです。ここでは、Convolution、畳み込みとは一体なんなのか、という点と、なぜそれが画像認識に有効なのかについて説
Deep Learning
2012年に開催された大規模画像認識のコンペ ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)で AlexNet が圧倒的な成績で優勝して以来、ディープラーニングの手法が画像認識での主役に躍り出ました。それ以降、ILSVRC で ImageNet の画像を用いたモデルの開発競争が行われてきました。 ディープラーニングの手法はCNN (Convolutional Neural Network)を基礎としています。その初期代表モデルは LeNet と AlexNet でした。その後、畳み込み層を深くすればするほど学習精度が上昇するので、畳み込み層をより深くするモデルが登場しました。VGG16、VGG19 は畳み込み層の深さを16、19にしたネットワークモデルです。GoogLeNet は畳み込み層を22にまで拡大しました。そして、
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