ResNetは、Kaiming He氏によって2015年に考案された、前年のモデルと比較して6倍の層数を持つ、深層学習のための革新的なニューラルネットワークモデルです。このモデルは、深層ニューラルネットワークが直面する勾配消失問題に対処するために、残差接続 ...

転移学習を簡単にまとめると、訓練済みのモデルがもつ特徴量を引き出す能力を利用する方法です。 例えば、ImageNetで訓練されたモデルを異なるデータセットへ適用して微調整をおこないます。 また、物体識別でバックボーン(特徴量を引きだす層)として ...