畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化

畳み込みニューラルネットワークの高精度化と高速化

2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニュー...概要を表示 2012年の画像認識コンペティションILSVRCにおけるAlexNetの登場以降，画像認識においては畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いることがデファクトスタンダードとなった．CNNは画像分類だけではなく，セグメンテーションや物体検出など様々なタスクを解くためのベースネットワークとしても広く利用されてきている．本講演では，AlexNet以降の代表的なCNNの変遷を振り返るとともに，近年提案されている様々なCNNの改良手法についてサーベイを行い，それらを幾つかのアプローチに分類し，解説する．更に，実用上重要な高速化手法について、畳み込みの分解や枝刈り等の分類を行い，それぞれ解説を行う． Recent Advances in Convolutional Neural Networks and Accelerating DNNs 第21回ステアラボ人工知能セミナー講演資料 http

• deep learning
• CNN
• deeplearning
• 機械学習
• あとで読む
• neuralnetwork
• neural
• performance
• 学習
• survey