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AlexNet

ー 概要 ー

AlexNetはAlex,Hintonらによって開発されたCNN.全部で8層からなりうち5つがConvolution層.2012年画像分類の大会LSVRCにて好成績を残して注目される.
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この章を学ぶ前に必要な知識
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効果
  • 画像を入力として1000種類のクラスの内からどれかを出力とする
ポイント
  • AlexNetは8層からなりうち5層がConvolution層
  • 論文には途中で二つに分かれたネットワーク構成だが、これはハードウェア都合
  • 全結合層では過学習を防ぐためDropOutを採用
  • Pooling層ではMaxPoolingを採用

解 説

AlexNetとはAlex, Hintonらによって開発されたCNN. 8層からなり、内5層がConvolution層, 残り3層がFull Connected層(全結合層).
AlexNetとは
Convolution層の後にはMaxPoolingを入れており、 Full Connected層では過学習対策にDropOutを使用しているのも特徴. パラメータは6000万. AlexNetの後に提案されたVGGやGoogLeNetは同様の形をしている.
AleNet特徴
AlexNetネットワーク構造 途中で二つに分かれているのは一つのGPUに乗らなかったという理由.
より詳しい解説は右のリンク先を参照ください
外部リンク
AlexNet元論文
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