VGGNet: 初期の定番CNN | CVMLエキスパートガイド
1. 概要 VGGNet とは，初期の代表的な少し深い物体画像認識向けの，畳み込みニューラルネットワーク(CNN)である [Simonyan and Zisserman, 2015] ．Andrew Zisserman 主催の Oxford大の研究室「VGG (Visual Geometry Group)」と，VGGが提携しているGoogle Deep Mindにより提案された．そのVGGチームから発表されたことから「VGGNet」と呼ばれており，2014年のISLVRC勝者である． この記事ではVGGNetについて簡潔に紹介する． 論文名に「Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition」とある通り，当時最先端であった AlexNet [Krizhevsky et al,. 2012] などよりも，更
VGG16ネットワークの各レイヤの特徴を可視化する - AI人工知能テクノロジー
VGG16ネットワークの各レイヤの特徴を可視化する 今回は畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で作られたモデルに対して各レイヤの特徴を可視化しようと思います。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像認識などによく使われるニューラルネットワークです。画像認識といえばCNNと呼ばれるほど、多くの画像認識の技術に使われており、非常に高い成果を発揮しています。 このCNNは畳み込み層、プーリング層、全結合層などのレイヤから構成されますが、その中の畳み込み層とプーリング層を何層にもわたって積み重ねているのが特徴です。 引用:Karen Simonyan and Andrew Zisserman（2014）：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition. arXiv:1409.1556［cs］(Sept
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