全脳アーキテクチャ若手の会は、脳や人工知能、そしてそれらが与える影響について興味がある、すべての方のためのコミュニティです。
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Residual Network(ResNet)の理解とチューニングのベストプラクティス
Residual Network（ResNet）とは ResNetのアイデア Shortcut Connectionの導入 Bottleneckアーキテクチャ ResNetの最適化ベストプラクティス Optimizerの選定 Batch Normalizationの位置 Post Activation vs Pre Activation Wide Residual Network まとめ 参考 2015年のImageNetコンペティションとCOCOセグメンテーションの最良モデルとしてDeep Residual NetworksがMicrosoft Researchから提案され、最大1000層以上の深いニューラルネットワークを構築することが可能となった。 本記事では、 Residual Networkとは何か Residual Networkのチューニング方法 Residual Networ
顔認証技術: DeepFace と Pyramid CNN - Preferred Networks Research & Development
得居です。3月下旬とは思えない寒さに凍えています。 Facebook が CVPR2014 に投稿しアクセプトされていた顔認証に関する論文 [1] が MIT Technology Review にて紹介されたことで注目を集めています。DeepFace と名付けられた手法で、同社が集めた4030人の顔写真440万枚を用いた大規模学習によってほぼ人間並の人物識別性能を達成しているということで、なかなかキャッチーな話題です。一方、Face++ という顔認証・分類のプラットフォームを展開する Megvii社 がつい先日公開したプレプリント [2] でも DeepFace と同程度の性能を達成しています。今日はこの2つの論文を解説します。 DeepFace の論文では、検出された顔矩形に対して以下の3つの処理を施しています。 矩形の2次元アラインメント 3次元モデルを用いた out-of-plan
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