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RNNについての入門メモ

What's? RNNは「Recurrent Neural Network」の略で、時系列処理をしたい時に使用される。 (昔は「Recursive Neural Network」もRNNと呼んでいたが現在は使用されない) Recurrent Neural Network...

Object Detectionについて

What's? 普通のCNNは、画像がなんなのか?(=なんの画像なのか)を調べるタスク Object Detectionはどこに、何が?を推論するタスク どうやるか?...

CNNの代表的なモデルと手法

AlexNet 2012年のILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) で優勝したモデル このモデルが当時すごい精度を出したので、DeepLearningに火がついた...

畳み込みニューラルネットワークの入門メモ

What's CNN 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はディープラーニング領域で用いられるアルゴリズム(手法)の1つ。 元々は画像認識分野において使用するものをとして開発されたが、便利すぎるので以下のような分野でも使用されている。 画像認識...

CNNにおける標準化

CNNにおいても当然標準化は必要となるが、CNNで考えうる標準化は以下の4通りがある。 Batch Normalization 各チャンネルごとにバッチ内の全データで標準化する 最強。使えるならこれを使いたい バッチ数が十分であることが必須条件...

アンサンブル学習【Bagging Boosting】

アンサンブル学習とは 弱いモデルを組み合わせて性能をあげ、強いモデルを作ろうとする考え方。手法。 かなり広い概念としての言葉になっている Bagging(バギング) 並列処理でのアンサンブル 複数のモデルの多数決を取って、最も投票のあった解を採用する...

im2colとは

高速に畳み込みを行うためのテクニックの1つ 2次元行列に変換する 画像はフィルタサイズごとに、フィルタはそのまま1列(column)に変換する。 先に形を変換しておくだけで、計算は行列積一回でOK 行列積の計算にできるということは並列計算になるので、GPUと相性がいい...

マルチタスク学習

前提 入力するデータは同じだが、同時にいくつかの問題を解きたい(推論したい)場合がある これらを別の問題としてそれぞれのネットワークに分けるのではなく、1つのネットワークでやる方がむしろ効果が期待できる NNの途中の層までは共通である程度の層で分岐する...

ディープラーニングの正規化と正則化

正規化 一般に機械学習においては、前処理においてデータを扱いやすい(学習しやすい)形に整える事。 これをしないと、特徴ごとのスケールの差でレンジが大きいものがより影響を与えてしまうのでよくない。 0 ~ 1のスケールに全特徴量を揃えるのが一般的 標準化...

転移学習とは

他の学習で使用したネットワークの上位の層(入力に近い層)を他の学習にも流用すること。 機械学習全体における概念だが、CNNにおいては特に有効である。 なぜCNNで有効か?...


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