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  CNN（Convolutional Neural Network）を理解する - sagantaf

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  • sagantaf.hatenablog.com
  • テクノロジー
  • 2021/10/25

  この記事の目的 0. 通常のニューラルネットワークの問題 1. CNNの基本 2. 畳み込み層（Convolutional層） フィルタのサイズをどうするか どうフィルタを適用していくか（ストライド） 出力サイズをどうするか（パディング） データ形状の変化 畳み込みまとめ 3. 活性化関数について 4. プーリング層（Pooling層） 5. CNNの特徴 6. そのほか利用される層 Dropout層 BatchNormalization層 7. CNNの設計 8. CNNの精度向上のために考えること 参考にした書籍やサイト この記事の目的 CNNの理論を理解し、Kerasで実装できるようにするために、理論部分をまとめた記事。 0. 通常のニューラルネットワークの問題 通常のニューラルネットワークにある全結合層では２次元以上のデータを1次元（1列のデータ）に並べ替えて入力している。 そのた

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  COVID-19 Chest CT Image Segmentation -- A Deep Convolutional Neural Network Solution

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  • arxiv.org
  • テクノロジー
  • 2020/04/26

  A novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) was detected and has spread rapidly across various countries around the world since the end of the year 2019, Computed Tomography (CT) images have been used as a crucial alternative to the time-consuming RT-PCR test. However, pure manual segmentation of CT images faces a serious challenge with the increase of suspected cases, resulting in urgent requirem

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