E資格
【E資格まとめ】マックスプーリングとアベレージプーリング

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 プーリング層(Pooling Layer) プーリング層(Pooling Layer) プーリング層(Pooling Layer)は、主に畳み込 […]

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【E資格まとめ】畳み込み処理

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 全結合層と畳み込み層 全結合層(Affineレイヤ)と畳み込み層(Convolutionレイヤ)は、ニューラルネットワークの中で異なる役割を果た […]

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【E資格まとめ】Layer正規化とInstance正規化

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 Layer正規化 Layer正規化の概要 Layer正規化は、各入力サンプルのすべての特徴を通じて正規化を行う手法です。バッチノーマライゼーショ […]

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【E資格まとめ】バッチノーマライゼーション(Batch Normalization)

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 Batch Normalization ディープラーニングの訓練では、各層の入力の分布が変化することが多く、これを「内部共変量シフト( […]

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【E資格まとめ】パラメータの初期化戦略

このシリーズではE資格対策として、シラバスの内容を項目別にまとめています。 隠れ層のアクティベーション分布 ニューラルネットワークの各層における活性化値(アクティベーション)の分布は、そのネットワークの学習状況や設計の良 […]

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