CNN の発展形

ディープラーニングの要素技術畳み込み層

CNN の発展形とは、基本形をさまざまに改良して性能や効率を高めたネットワークたちのことです。

たとえば AlexNet や VGG は層を深くし、GoogLeNet は複数サイズのフィルタを並列に使い、ResNet はスキップ結合で 100 層を超える深さを実現しました。軽量化を狙った MobileNet のような系統もあります。

いずれも「深くする」「効率化する」という課題への回答で、ILSVRC を舞台に競い合いながら発展してきました。