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'''AlexNet'''とは、画像認識競技会「[[ILSVRC]]」の2012年大会で優勝した[[CNN]]([[アルゴリズム]])である。 == 論文 == * https://stats.stackexchange.com/questions/132897/how-does-krizhevskys-12-cnn-get-253-440-neurons-in-the-first-layer == 構造 == {| class="wikitable" |+ ! 層名 ! 種類 ! フィルタサイズ ! パディング ! ストライド ! 出力数 ! 出力サイズ ! 備考 |- | input | 入力層 | | | | | (224, 224, 3) | 入力層は「224x224x3」(横224 x 縦224 x RGB3色) |- | conv1 | 畳み込み層 | (11, 11) | | (4, 4) | 96 | (55, 55, 96) | [[ReLU]] |- | norm1 | 正規化層 | | | | | (55, 55, 96) | [[LRN]] |- | pool1 | プーリング層 | (3, 3) | | (2, 2) | | (27, 27, 96) | [[MaxPooling]] |- | conv2 | 畳み込み層 | (5, 5) | (1, 1) | (1, 1) | 256 | (13, 13, 256) | [[ReLU]] |- | norm2 | 正規化層 | | | | | (13, 13, 256) | [[LRN]] |- | pool2 | プーリング層 | (3, 3) | | (2, 2) | | (13, 13, 256) | [[MaxPooling]] |- | conv3 | 畳み込み層 | (3, 3) | (1, 1) | (1, 1) | 384 | (13, 13, 384) | [[ReLU]] |- | conv4 | 畳み込み層 | (3, 3) | (1, 1) | (1, 1) | 384 | (13, 13, 384) | [[ReLU]] |- | conv5 | 畳み込み層 | (3, 3) | (1, 1) | (1, 1) | 256 | (13, 13, 256) | [[ReLU]] |- | pool3 | プーリング層 | | (1, 1) | (2, 2) | | (6, 6, 256) | [[MaxPooling]] |- | fc1 | 全結合層 | | | | 4096 | (4096) | [[Dropout]] |- | fc2 | 全結合層 | | | | 4096 | (4096) | [[Dropout]] |- | fc3 | 全結合層 | | | | 1000 | (1000) | [[Softmax]] |} [[category: 人工知能]] [[category: CNN]]
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