April 2020
Intermediate to advanced
552 pages
6h 13m
Japanese
前ステップでは、Conv2dレイヤとpooling関数の実装ができました。ここでは、それらを使ってVGG16と呼ばれる有名なモデルを実装してみます。また学習済みの重みを使って、推論処理を行ってみます。
VGG[36]は、2014年のILSVRCというコンペティションで準優勝したモデルです。論文[36]では、モデルで使用するレイヤの数などによっていくつかバリエーションが提案されています。ここでは、その中の「VGG16」と呼ばれるモデルを実装します。そのネットワーク構成は、図58-1のようになります。
図58-1 VGG16のネットワーク構成(活性化関数のReLUは省略)
図58-1の「3x3 conv 64」とは、カーネルサイズが
で、出力のチャンネル数が64ということを意味します。また、「pool/2」は
のプーリング、「linear 4096」は出力サイズが4096の全結合層です。このVGG16の特徴としては、以下の点が挙げられます。 ...
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