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LeNet

LeNet

LeNetは1998年にAT&T Labsによって開発されたCNNのモデルです。

LeNetは手描き文字を99.3パーセントの精度で判別することが可能です。構造としては畳み込み層とプーリング層を連続して行い、最後に全結合層によって出力を得るものになっています。現在使用されているCNNと大きく異なる箇所は活性化関数で、LeNetではシグモイド関数が用いられているのに対して現在ではReLU関数が用いられますまた、LeNetではサブサンプリングによってデータサイズの縮小を行なっていますが、現在はMaxプーリングを用いています。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)~(ウ)の組み合わせに最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ. CNNの基本的なモデルである(ア)は1998年に考案された.2012年にはトロント大学のAlexNetがILSVRCで優勝し、ディープラーニングは注目を集めた.その後、順に(イ)、(ウ)などの発展したCNNモデルが考案された.
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    1998年にLeNetと呼ばれる基本的なCNNが考案されました.イメージネット画像認識コンテスト(ILSVRC)では、2012年からAlexNet、ZF-Net、GoogLeNet、ResNetの順に優勝しています. (参考:G検定公式テキスト 第2版 第6章 6-1 P204-211) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P157, 163 - 164)

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