[最新論文]Octave Convolution（OctConv）を試してみる - Qiita
Goodfellow先生が紹介していた面白い手法。シンプルかつ強力なCNNの計算コストの削減手法。精度も上がるらしい。サクッと実装できちゃったので試してみました。 OctConv is a simple replacement for the traditional convolution operation that gets better accuracy with fewer FLOPs https://t.co/5CSylHVdA2 pic.twitter.com/kTK96gNj1i — Ian Goodfellow (@goodfellow_ian) April 15, 2019 元の論文 Y. Chen, H. Fang, B. Xu, Z. Yan, Y. Kalantidis, M. Rohrbach, S. Yan, J. Feng. Drop an Octave: R
![[最新論文]Octave Convolution（OctConv）を試してみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bbe333c725047d5850a891142cef2a6ae3376140/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU2JTlDJTgwJUU2JTk2JUIwJUU4JUFCJTk2JUU2JTk2JTg3JTVET2N0YXZlJTIwQ29udm9sdXRpb24lRUYlQkMlODhPY3RDb252JUVGJUJDJTg5JUUzJTgyJTkyJUU4JUE5JUE2JUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1iMjVlZmQ3ZDM4M2UxMDFkYjVkZTg2MTcxNTM5ZDE2NA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrb3NoaWFuMiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZGI1MGMwNmIwYWMzZjkwMDg3MDE5OTEzNWRhMjRkMjg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dc7338b5db7657b1395649549b105022c)
GoogleがPerfumeのライブに技術提供した「Reframe Visualization」をKeras/Scikit-learnで再現する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Perfumeが紅白歌合戦でディープラーニングについて言及して話題になりましたが、それに関連する技術がGoogleのブログで公開されていたので再現してみました1。本来はColud Vision APIを使ったとのことですが、精度や速度を犠牲にすれば、普通のPCかつ1人でも実装できてしまいます。その方法を書いていきます。 訂正：Googleが使ったではなく、正しくはライゾマティクスに使っていただいただとのことです。失礼いたしました2。タイトルも訂正いたしました。 元ネタ こちらのブログに詳しく書かれています。 Perfume とライゾマテ
Python覚えて3ヶ月の素人がCoursera Deep Learning Specializationを1週間で完走した話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CourseraのDeep Learning Specializationの5コースを1週間で完走してきたので体験レポートを書きたいと思います。1週間での完走はほとんどエクストリームスポーツだったので、実践する方は注意してください。 きっかけ Andrew Ng先生のCousera Machine Learningを受講したら面白かったので、同じAndrew Ng先生ディープラーニングのコースも受講することにしてみました。ただし、機械学習のコースと異なり、ディープラーニングのコースを完全にクリアするには課金（2018年5月現在月額49ド
畳み込みニューラルネットワークすごさを従来の機械学習のアルゴリズムと比較する - Qiita
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が画像判別でよく使われるというのは知っていても、従来の機械学習アルゴリズムと比較してどれぐらいすごいものなのかというのがいまいちピンとこなかったので確認してみました。だいぶ長いよ！ 概要 機械学習のアルゴリズムとして、ディープラーニングが出る前は例えばロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、ランダムフォレストなどがありました。従来の手法というと漠然としますが、Scikit-learnでできるアルゴリズムと考えてよいです。これらの手法は現在でも有効で、これらのどれを使っても、手書き数字（MNIST）に対して最低でも8割、ちゃんと実装すれば9割の精度は出ます。Scikit-learnはとても使いやすいライブラリで、学習効率・実装効率ともによく、計算が比較的簡単なので高速です。逆にその段階で9割近く出ちゃうと、「学習が大変で処理も遅いディープラーニング
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