「AlexNet」の版間の差分
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== 論文 == | == 論文 == | ||
* https://stats.stackexchange.com/questions/132897/how-does-krizhevskys-12-cnn-get-253-440-neurons-in-the-first-layer | |||
== 構造 == | == 構造 == | ||
2020年6月5日 (金) 03:10時点における最新版
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[編集 | ソースを編集]
構造[編集 | ソースを編集]
| 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 |