[Deep Learning解析] 第一回 イキナリCNN - Qiita

学位研究はLSTM＋CNNを使った3次元点群データでの物体認識でしたので、自分は深層学習にはかなり深く理解できたと思ってましたが、仕事やってきたこの一年では、いろいろ現実の問題にDLを適用してきて、以前当たり前として受けてた知識にもっと深く理解できました。最近人に教えているうちに気づいた、以前学生時代で無視してしまったところを[Deep Learning解析]というシリーズで記事していきます。 WARNING: これはNeural Networkの入門ではありません。深層学習をある程度知っているという前提です。And i'm sure my Japanese make less sense sometime, bear me you can find ipynb here, and push "PLAYGROUND" to play with 背景 今度の話は以下のような6層のConv2D

[soy-curd]

KerasでCNN