畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を設計するときは、トレーニングの前に畳み込みカーネルのサイズを選択する必要があります。最近の研究では、CNNはさまざまなレイヤーでさまざまなカーネルサイズの恩恵

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/18 11:54

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4709890043801856642/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.08059v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.08059v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2110.08059v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">FlexConv：微分可能なカーネルサイズの連続カーネル畳み込み</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pooling">pooling</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/differentiable">differentiable</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を設計するときは、トレーニングの前に畳み込みカーネルのサイズを選択する必要があります。最近の研究では、CNNはさまざまなレイヤーでさまざまなカーネルサイズの恩恵</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211018#bookmark-4709890043801856642"><span class="datetime-body">2021/10/18 11:54</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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