VGGネットワークによる深層畳み込みニューラルネットの構築
VGGアーキテクチャの設計思想
AlexNetはLeNetに比べて深い構造を持ち、精度の向上を実現した。この流れを受けて、さらにネットワークを深く・大規模化する方法が模索された。計算コストを抑えつつ表現力を高めるために、VGGでは複数の小さな畳み込み層を積み重ねる戦略を採用している。
VGGブロックの構成
VGGの基本単位である「VGGブロック」は以下の要素で構成される：
...
9月16日 15:56 投稿
畳み込みニューラルネットワークの基礎と主要アーキテクチャ
はじめに
従来の画像処理では、画像データを平坦化して入力としていました。しかし、この手法では隣接するピクセル間の空間的相関関係を無視してしまうという本質的な問題がありました。
本章で解説する畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）は、画像データの処理に特化した強力なニューラルネットワークアーキテクチャです。現在、计算 ...
6月30日 19:50 投稿
VGGネットワーク：モジュラー設計による画像認識モデル
深層ニューラルネットワークの設計において、モジュラー構造を導入した代表的なアーキテクチャがVGGネットワークである。VGGは畳み込み層の繰り返しブロックを基本単位とし、画像認識タスクにおける高い精度を実現した。
VGGブロックの構成
VGGブロックは複数の畳み込み層とプーリング層で構成される。各畳み込み層の特徴は：
カーネルサイズ：3×3
パディング：1（ ...
5月18日 08:45 投稿