DSG6-1 CNN Architectures

第5章 深層学習：転移学習 🔄 転移学習とは？ なぜ転移学習が有効なのか？ 従来のアプローチの問題点 転移学習の利点 転移学習の直感的理解 転移学習の仕組み 📦 事前学習済みモデルの紹介 主要な事前学習済みモデル モデル 年 層数 パラメータ数 Top-5精度 特徴 VGG16 2014 ...

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第3章 深層学習：CNN Ⅰ 🧠 深層学習の概要 💡 深層学習（Deep Learning）とは？ 深層学習は、人間の脳の学習と記憶のメカニズムを模倣した方法です。 多層のニューラルネットワークを用いて、データから自動的に特徴を抽出し、複雑なパターンを学習します。 深層学習が学習すること 学習の仕組み 💡 最適化アルゴリズム 学習データの予測誤差を最小化できるように、重み（W）を最適化するアルゴリズムで学習します。 🎯 深層学習の長所と短所 ✅ 長所 ⚠️ ...