自動化無しに生活無し

Keras公式GitHubからコードを拝借。一部コメントや不必要な箇所を絞って、各CNNモデルの特徴がわかるように再構成してまとめる。 以下関連記事。 【pytorch】torchvisionのCNNモデルの内部構造から仕組みを知る pytorch の nn.moduleを継承して自作AIモデルを作り、CNNモデルの歴史を辿る VGG VGG は3x3畳み込みをひたすら積み重ねるシンプルモデル。 とりわけ今回はVGG16(畳み込み層+ ...

試験範囲 CNN : VGG,GoogLeNet,ResNet(WideResNet),MobileNet,DenseNet,EfficientNet NLP : Word2Vec(skip-gram),seq2seq,HRED,Transformer 問題 間違えている箇所は → で解答を表示。 1. VGG Q1: VGG16において、すべての畳み込み層で 3×3 カーネルが採用されている理由として適切なものは？ 空間方向・チャンネル方向双方に畳み込みを行い、層を増やすため。5x5では特徴量がぼやけてしまい、1x1では空間方向の特徴抽出が難しいため。 Q2: PyTorchの models.vgg16 において、特徴抽出部分の最後にある nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7)) の役割は？ 7x7で平均プーリングを行い、全結合 ...