AlexNet
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 |