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3. ImageNet で最高評価
28.2
25.8
16.4
11.7
7.3 6.7
3.5
ILSVRC 2010
NEC America
ILSVRC 2011
Xerox
ILSVRC 2012
AlexNet
ILSVRC 2013
Clarifi
ILSVRC 2014
VGG
ILSVRC 2014
GoogleNet
ILSVRC 2015
ResNet
ImageNet Classification top-5 error (%)
誤差率を半減させ、
人の誤差率(5%)も下回る
2015年、マイクロソフトは、エントリーした5分野すべてで1位を獲得
(ImageNet classification, ImageNet localization, ImageNet detection, COCO detection, and COCO
segmentation)
8. 8
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13. model = Sequential (
Scale {featScale} :
ConvolutionalLayer {32, (5:5), pad = true} : ReLU :
MaxPoolingLayer {(3:3), stride=(2:2)} :
ConvolutionalLayer {48, (3:3), pad = false} : ReLU :
MaxPoolingLayer {(3:3), stride=(2:2)} :
ConvolutionalLayer {64, (3:3), pad = false} : ReLU :
DenseLayer {96} : Dropout : ReLU :
LinearLayer {labelDim}
)
例:手書き文字認識 (MNIST)
14. with cntk.layers.default_options(activation=cntk.ops.relu, pad=False):
conv1 = cntk.layers.Convolution2D((5,5), 32, pad=True)(scaled_input)
pool1 = cntk.layers.MaxPooling((3,3), (2,2))(conv1)
conv2 = cntk.layers.Convolution2D((3,3), 48)(pool1)
pool2 = cntk.layers.MaxPooling((3,3), (2,2))(conv2)
conv3 = cntk.layers.Convolution2D((3,3), 64)(pool2)
f4 = cntk.layers.Dense(96)(conv3)
drop4 = cntk.layers.Dropout(0.5)(f4)
z = cntk.layers.Dense(num_output_classes, activation=None)(drop4)
例:手書き文字認識 (MNIST)
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