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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

CNN (Convolutional Neural Network)

CNN (Convolutional Neural Network)は、全結合層のみではなく畳み込み層とプーリング層で構成されるニューラルネットワークです。画像認識において優れた性能を持ち、畳み込みニューラルネットワークとも呼ばれています。

Q&A

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Residual Blockの記法はSequentialが良いですか?

teefpc

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投稿2021/06/20 14:14

PyTorchで Residual Block を記述する場合、一般的には init() 関数にSequentialで定義しますが、以下のような基本的な書き方と比べた場合、実行する際にメモリや処理速度などを含めて何か違いはありますか?

Python

1# Residual block 疑似コード 2class ResidualBlock(nn.Module): 3 def __init__(self, in_channels, out_channels): 4 super(ResidualBlock, self).__init__() 5 self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3) 6 self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) 7 self.relu = nn.ReLU(inplace=True) 8 self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3) 9 self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) 10 11 def forward(self, x): 12 residual = x 13 out = self.conv1(x) 14 out = self.bn1(out) 15 out = self.relu(out) 16 out = self.conv2(out) 17 out = self.bn2(out) 18 out += residual 19 out = self.relu(out) 20 return out

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