畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化

2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http

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CNNの発展してきた歴史からCNNで使われる手法について網羅的にまとめられたサーベイ資料。

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CNNサーベイ最新版だ

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CNN高速化まで

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もう一歩精度上げたいので、ぜひ参考にしたい。明後日読む！

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勉強になりました。