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【深層学習】 CNN 紹介 "VGGNet" シンプルで強い転移学習の味方【ディープラーニングの世界 vol. 16】#079 #VRアカデミア #DeepLearning

高評価: 312件

再生: 10,271回

公開日: 2020年10月23日

▼テーマ
シンプルかつ高性能かつ使い勝手がいいため、転移学習でよく見る VGG の紹介です。
ILSVRC-2014 では惜しくも優勝を逃しましたが、単体だと最強の CNN です!

▼関連プレイリスト
Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP

CNN紹介動画 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxIGIvLciL1CtE59VGrEx4ER

▼参考文献
この年に優勝したモデルはこちら → https://youtu.be/p-SflGf3m2Y
Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition." arXiv preprint arXiv:1409.1556 (2014).
https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf%20http://arxiv.org/abs/1409.1556.pdf
原論文です。
シンプルで少パラメタの層を積み重ねることによって、どのように精度が変化し、そしてどこに限界があるかが記されています。
構造も議論も非常にシンプルなので、最初に読む論文としてもおすすめかも!

Amazon.co.jp: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems: Géron, Aurélien
https://amzn.to/2SmjFeY
tensorflow つかって ML と DL をやる本。分厚い洋書ですが、入門に必要なことは全て書いてあります。
体力ある人は、つべこべ言わず、この本を読み切ればいいと思います。

▼終わりに
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東大物理学科卒、日本物理オリンピック金賞など輝かしい実績を持つガチ中ガチ、林先生です。取り扱う問題は難しいですが解説は丁寧かつ論理的で分かり易いので受験生におすすめ!

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