畳み込みニューラルネットワーク
定義
畳み込み層、プーリング層、活性化関数などを適切に合成した合成関数を畳み込みニューラルネットワークconvolutional neural network, CNNと言う。
説明
畳み込み層と活性化関数を合成した関数を畳み込みニューラルネットワークconvolutional neural network, CNNと言う。CNNは主に画像に関連する作業で良い性能を示す。 MLPの場合、値が各層を通過するたびに全結合層に送信されるため、データの次元が大きく層が深いと、ニューラルネットワークのパラメータが非常に多くなるという欠点がある。一方で、畳み込み層ではパラメータの数が入力データの大きさとは関係なく、カーネルのサイズにのみ依存するので、線形層と比べてパラメータの数を大幅に減らすことができるという利点がある。
歴史的には視神経が大脳でどのように作用するかを模擬して提案された。
種類
- LeNet(1998)
- AlexNet(2012)
- VGG(2014)
- GoogLeNet(2014)
- ResNet(2015)
- U-Net(2015)
- DenseNet(2017)