AlexNet、層の深さ
2 ビュー (過去 30 日間)
古いコメントを表示
Tsubasa Mawatari
2019 年 11 月 19 日
コメント済み: Tsubasa Mawatari
2019 年 11 月 21 日
AlexNetの深さ8層、GoogleNetの深さ22層は何を数えていますか?
0 件のコメント
採用された回答
Akira Agata
2019 年 11 月 20 日
厳密には、どの層の数をカウントするかによって変わってきますが、「AlexNet:8層、GoogleNet:22層」といわれるときには「畳み込み層」と「全結合層」の合計数を指しています。
AlexNet:畳み込み層×5+全結合層×3=8層
GoogLeNet:畳み込み層×21+全結合層×1=22層
3 件のコメント
Akira Agata
2019 年 11 月 21 日
たとえば畳み込み層については、畳み込み層からプーリング層までを1つの処理単位と考えることができるためです。実際、AlexNetの元となる下記論文のFig.2でも、畳み込み層からプーリング層までを纏めて1つのブロックとして図示されています。
[1] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks." Advances in neural information processing systems. 2012.
その他の回答 (1 件)
Hiroyuki Hishida
2019 年 11 月 20 日
編集済み: Hiroyuki Hishida
2019 年 11 月 20 日
Mawatari様、
例えばalexnetの論文に、以下の説明があります。 Now we are ready to describe the overall architecture of our CNN. As depicted in Figure 2, the net contains eight layers with weights; the first five are convolutional and the remaining three are fully- connected.
https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
この論文の図2と、matlabで読み込んだalexnetを比較いただきますと、対応関係がわかるかと思います。
いかがでしょうか?
菱田
参考
カテゴリ
Help Center および File Exchange で イメージを使用した深層学習 についてさらに検索
Community Treasure Hunt
Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!
Start Hunting!