G検定対策|CNN・畳み込みニューラルネットワークの重要用語【文系向け】

文系のためのフラッシュカード【G検定】 ノートの端っこ

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)

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Lucaのプロフィール
るか

40代+文系+女。AIにさわりはじめて4ヵ月というずぶのしろうとですが、1ヵ月の独学でG検定の合格をいただきました。

プログラム言語や数理統計の知識がいっさいない状態でも、文系の物語を読むちからわざでG検定はとれる、を体現いたしましたので、そのさいの学習記録をまとめています。

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