Kerasの作者@fcholletさんのCVPR'17論文XceptionとGoogleのMobileNets論文を読んだ - Qiita

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Kerasの作者@fcholletさんのCVPR'17論文XceptionとGoogleのMobileNets論文を読んだ - Qiita

Kerasの作者@fcholletさんのCVPR'17論文XceptionとGoogleのMobileNets論文を読んだDeepLearningKeras は... Kerasの作者@fcholletさんのCVPR'17論文XceptionとGoogleのMobileNets論文を読んだDeepLearningKeras はじめに最初は、軽量なConvNetに興味があったのでGoogleから出ているMobileNets 1 を読んでいたのだが、その過程でCholletさんのXception論文 2 を（後者は今更）読んだので合わせてまとめる。Cholletさんの論文はなんとなくカジュアルな雰囲気がして面白い。どちらの論文もpointwise convolutionとdepthwise (separable) convoutionを用いて精度を保ちながらCNNのパラメータ数を削減している。すなわち、精度とパラメータ数のトレードオフを改善していると言える。 Xceptionは、パラメータ削減により、同一のパラメータで大規模な画像認識の高精度化を実現し、

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