CNNのモデル名、全部覚えられる気がしない……文系のためのフラッシュカード
GoogleLeNet、ResNet、DenseNet、SegNet……。
CNNのモデル名、多すぎませんか。しかも、それぞれの特徴まで覚えなきゃいけない。
共変量シフトって何?内部共変量シフトって何が違うの?概念も難しい。
そんな文系さんのために、わたしが実際に作ったフラッシュカードから、CNNの重要用語をまとめました。
答え:ドロップアウト
答え:GoogLeNet
答え:GAP(グローバルアベレージプーリング)
答え:Auxiliary Classifier
答え:ResNet
答え:Wide ResNet
答え:DenseNet
答え:DeepLab
答え:PSPNet
答え:Depthwise Separable Convolution
答え:NAS
答え:W-K+1
答え:GAP(グローバルアベレージプーリング)
◆ ブログのCNN解説ページもあわせてどうぞ→シラバスページへ
◆ G検定独学法、お役立ちメモ→ノートの端っこへ
