Caffe�ʼn摜��͂��n�߂邽�߂̊�b�m���ƃC���X�g�[���A��{�I�Ȏg�����F���܂��畷���Ȃ�Deep Learning������i2�j�i1/2 �y�[�W�j

�ŋߒ��ڂ𗁂т邱�Ƃ������Ȃ����uDeep Learning�v�ƁA�����p�����摜�Ɋւ���{�����̎����E����ɂ‚��āA���N���[�g�O���[�v�ɂ�������ۂ̊J���o������ɉ�����Ă����A�ځB����́A�摜��͂ɂ����镨�̔F���AConvolutional Neural Net�̊T�v�ɉ����ACaffe�̊‹��\�z�̎d�����{�I�Ȏg�������������B

» 2015�N11��09�� 05��00�� ���J
[����S�T�C���N���[�g�e�N�m���W�[�Y]

���̋L���͉������ł��B����o�^�i�����j����ƑS�Ă������������܂��B

u܂畷ȂDeep LearningṽCfbNX

�A�ږڎ�

�@�ŋߒ��ڂ𗁂т邱�Ƃ������Ȃ����uDeep Learning�i�f�B�[�v���[�j���O�j�v�ƁA�����p�����摜�Ɋւ���{�����̎����E����ɂ‚��āA���N���[�g�O���[�v�ɂ�������ۂ̊J���o������ɉ�����Ă����{�A�ځB�O��́u�j���[�����l�b�g���[�N�ADeep Learning�AConvolutional Neural Net�̊�b�m���Ɗ��p��A���Deep Learning�t���[�����[�N6�I�v�ł́A�j���[�����l�b�g���[�N�ADeep Learning�AConvolutional Neural Net�̊�b�m���Ɗ��p��A���Deep Learning�t���[�����[�N���Љ�܂����B����́A���N���[�g�O���[�v�ʼn摜��͂ɂ����ĐϋɓI�ɗ��p���Ă���t���[�����[�N�uCaffe�v�𒆐S��Deep Learning�𗘗p�����摜��͂ɂ‚��ĉ�����܂��B

�@�ŏ��ɁA�摜��͂Ŏ��{���Ă���u���̔F���v�̊T�v���Љ�A���ɕ��̔F�����������Ă���Z�p�ł���Convolutional Neural Net�ɂ‚��āA��1��̐����������������L���������܂��B���̌�A���̋Z�p�𗘗p���邽�߂̃��W���[���ł���Caffe�̊T�v��C���X�g�[���A��{�I�Ȏg�����ɂ‚��ĐG��Ă����܂��B

�摜��͂ɂ�����u���̔F���v�Ƃ�

�@�摜��͂ɂ�����u���̔F���v�Ƃ́A�u�����J�e�S���v�̕t�����u���t�摜�v��p���āu���ʃ��f���v���쐬���A���̃��f���ɖ��m�̉摜��ʂ��Ċe�J�e�S���ɑ�����m�����Z�o���邱�ƂŁA������J�e�S�������ʂ��鏈�����w���܂��B

�@��}�́A�L�E���E�Ղ̉摜�Ŕ��ʃ��f�����쐬���A�w�K���Ă��Ȃ��Ղ̉摜�����f���ɒʂ��āA�u�f���Ă���̂͌Ղ炵���v�Ƃ������ʂ��������Ă����ł��B���̋��t�摜�Ɛ����J�e�S����ړI�ɍ������`�ɃJ�X�^�}�C�Y����΁A���̂��̂̕��̔F�����”\�ƂȂ�܂��B

�@�Ⴆ�΁u�z�b�g�y�b�p�[�r���[�e�B�v�i���N���[�g���C�t�X�^�C���񋟁j�ł́A�l�C���摜�̒��ɂǂ̃f�U�C���̃l�C�����f���Ă���̂������ʂ��āA�u�ގ��f�U�C�������v�@�\�Ɋ��p���Ă��܂��B�܂��L�����[�V�������f�B�A�́u�M���U���[�v�i���N���[�g���C�t�X�^�C���񋟁j�ł͉摜���Z�N�V������O���e�X�N���ǂ��������ʂ��A�r������摜�Z�{�@�\�ȂǂɎg�p���Ă��܂��B���̕��̔F���Ɋ��p����Ă���Z�p���ADeep Learning�̈�‚ł���uConvolutional Neural Net�iCNN�j�v�ł��B

Convolutional Neural Net���g���ۂɏd�v��2�‚̐ݒ�

�@CNN�ł́AConvolutional�w�ł́u�������o�v�ƁAPooling�w�ł́u���̓������܂Ƃߏグ�鏈���v�Ƃ̌J��Ԃ��ɂ���ĉ摜�̓����𒊏o���Ă����܂��B�����āA�ŏI�I�ɓ���������ʂɁASoftmax�֐��Ȃǂ�K�����Ĕ��ʃ��f��������Ă����܂��B

�@�ȉ��̐}�̃C���[�W�ŁAConvolutional�w��Pooling�w�ł̏��������{���܂��B���̍ہA���������{���鏇�ԂƁA�e�w�ɂ�����p�����[�^�[�̐ݒ�l�i�ȍ~�A���������킹�āu�l�b�g���[�N��`�v�ƌĂт܂��j���A�����ʂ̒��o�ɂ����ďd�v�ɂȂ�܂��B�����āA����ꂽ�����ʂ����ɁA�o�͑w�ŁuSoftmax�֐��v�Ȃǂ�p���Ċe�J�e�S���ɑ�����m�����Z�o���܂��B

�@���̂Ƃ��A�\�������J�e�S���ƁA�����J�e�S�����Ƃ炵���킹�邱�ƂŁA�딻�藦�̌v�Z���”\�ł��B�‚܂�A���̌딻�藦���ŏ��ɂ���΁A���ʗ͂��������ʃ��f�����쐬�ł����Ƃ����܂��B

�@�딻�藦�����炷���߂ɂ́A�e�w�̏d�݂̍œK�����K�v�ł��B����́A�u�덷�t�`�d�@�iBack Propagation�j�v��p���ďo�͑w���珇�Ԃ�1�‘O�̏d�݂��X�V���邱�ƂŎ������܂��B�d�݂̍X�V�͈�x�Ŋ��������A�J��Ԃ����{���邱�ƂŁA���ʐ��x���㏸���Ă����܂��B�ŏI�I�ɏd�݂̍X�V���딻�藦�ɉe�����Ȃ��Ȃ�����A�����ŏd�݂̍X�V�͏I���ƂȂ�܂��B

�@�������A���G�ȃl�b�g���[�N��`�̔��ʃ��f���ɑ΂��āA�ׂ����`���[�j���O�����{��������ƁA�w�K�f�[�^�ɑ΂���ߊw�K���N����₷���Ȃ�܂��B�����h�����߂ɗ��p�����̂��uDropout�v�Ƃ�����@�ł��BDropout�́A�d�݂̍X�V���Ɉ��̊����ŏo�͂��u0�v�ɂ��܂��B����ɂ��A���f���쐬�ɗ��p�����f�[�^�ɍœK������߂��邱�Ƃ�h���A���m�̉摜�ɑ΂���\�����x�����߂邱�Ƃ��ł��܂��B�Ȃ��ADropout�̓l�b�g���[�N��`�Ŗ����I�Ɂu�ǂ��ɂǂꂭ�炢�̊����Ŏ��s���邩�v���w�肵�܂��B

�@���̂悤��CNN�ɂ����ẮAConvolution�w��Pooling�w�����Dropout�Ȃǂ��l�b�g���[�N��`�ƁA�d�݂̊w�K���@�̐ݒ�̓�‚��d�v�ƂȂ�܂��B

�@�ȏオCNN�̊T�v�ł��B�ȍ~�́A����CNN�𓾈ӂƂ��郂�W���[���uCaffe�v�ɂ‚��ďЉ�܂��B

Deep Learning�p��C++�t���[�����[�N�uCaffe�v�Ƃ�

�@Caffe�Ƃ́AC++�Ŏ������ꂽ�ADeep Learning�p�̃t���[�����[�N�ł��B�O�[�O���ɐЂ�u��Yangqing Jia�����A�J���t�H���j�A��w�̃o�[�N���[�Z�̔��m�ے��ɍݐЂ�������ɊJ�����X�^�[�g���܂����B

�@���݂ł́ABerkeley Vision and Learning Center�iBVLC�j�𒆐S�Ƃ��āA�R�~���j�e�B�̃R�~�b�^�[������GitHub��ŊJ���^���ǂ��d�˂Ă��܂��B

Deep Learning��Caffe��I�������|�C���g

�@�M�҂�́A��Ɉȉ���‚̊ϓ_��Caffe�̗��p�����߂܂����B�Ȃ��ACaffe�̗��p�����߂��̂�2014�N��8������ł����̂ŁA���̎����̏󋵂�O��ɋL�ڂ��܂��B

�摜���ʂ̍����x��񍐂���_���ɁACaffe�𗘗p�������̂���������

�@�uCifar-10�v�ƌĂ΂��A��s�@�E�ԂȂ�10��ނ̉摜���e6000�����‚̌v60000���̃f�[�^�Z�b�g�����J����Ă��܂��B������g���āA���E���ʼn摜���ʂ̐��x�̋������N���Ă���A���W�b�N�⌋�ʂɊւ���_�����f�ڂ���Ă��܂��B���̒��ō����x���o�����_���ɂ悭�g���Ă����̂�Caffe�ł����B

�I�[�v���\�[�X�R�~���j�e�B������

�@Caffe�ɂ́uCaffe Model Zoo�v�Ƃ����w�K�ς݂̃��f����z�z����t���[�����[�N������܂��BDeep Learning�ł͓K�؂ȃl�b�g���[�N��`���ꂩ����̂���‚̕ǂƂȂ�܂����ACaffe Model Zoo�̑��݂����̕ǂ���蒴����傫�ȗ͂ɂȂ�܂��i���������e���f���ɂ̓��C�Z���X��񂪂��邽�߁A���p���p�̍ۂɂ͒��ӂ��K�v�ł��j�B

���̑�

�@��L�ȊO�ɂ��A�u�����œ��삷��v�uGPU�ɑΉ����Ă���v�uPython�ŗ��p����C���^�[�t�F�[�X������v�Ȃǂ����ߎ�ƂȂ�܂����B

�@�@�@�@�@�@ 1|2 ���̃y�[�W��

Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.

'; if( !this.isSubscription ) { this.insertTarget = document.querySelector('#cmsBody .subscription') || document.querySelector('#cmsBody .inner'); } }; BodyAdIMSWithCCE.prototype = Object.create(BodyAdContent.prototype); BodyAdIMSWithCCE.prototype.activate = function () { refreshGam('InArtSpecialLink'); } // global reference window.itm = itm; //entry point BodyAdEventBase.polyfill(); const bodyAdManager = BodyAdManager.getInstance(); bodyAdManager.addEventListener(BodyAdManager.EVENTS.READY, function (ev) { bodyAdManager.loadAdvertise(); }); bodyAdManager.init(); })();
�X�|���T�[����̂��m�点PR

���ڂ̃e�[�}

Microsoft  WindowsőO2025
AI for GWjAO
[R[h^m[R[h Zg by IT - ITGWjArWlX̒SŊ􂷂gD
Cloud Native Central by IT - XP[uȔ\͂gD
�V�X�e���J���m�E�n�E �y�����i�r�zPR
���Ȃ��ɂ������߂̋L��PR

RSS�ɂ‚���

�A�C�e�B���f�B�AID�ɂ‚���

���[���}�K�W���o�^

��IT�̃��[���}�K�W���́A �������A���ׂĖ����ł��B���Ѓ��[���}�K�W�������w�ǂ��������B