機械学習 名古屋 分科会 #8に行ってきた | kako blog機械学習 名古屋 分科会 #8に行ってきた。 前回の続きだ。 今回は、前回の続きの6章の後半と、7章の畳み込みニューラルネットワークの最初の7-3まで進んだ。 6章の後半はBatch Normalizationや過学習対策の方法など理論というより工夫やテクニックという内容が多い。 ハンズオンは、ちょっとコードが長いし、実行するにしても長時間かかるものばかりなので割愛。 7章の畳み込みニューラルネットワークに進んだ。 今まではニューラルネットワークの各層が全部結合している全結合のものをやってきた。 しかし画像処理にニューラルネットワークを使う場合、空間的に近いデータの位置の情報というのが無視されてしまうので、画像の中の近接するピクセルの影響を学習させるのが難しいとか効率が悪いという問題がある。 空間的に隣接するデータを畳み込み処理をする層を使ってニューラルネットワークを作ると画像処理などがう
