まとめ

Keras で学ぶ画像モデリング

Ariel Rokem

Senior Data Scientist, University of Washington

学習内容の振り返り

• 画像分類
• 畳み込み
• パラメータ数の削減
  • 畳み込みの調整
  • プーリング層の追加
• ネットワークの改善
  • 正則化
• ネットワークの理解
  • 学習の監視
  • パラメータの解釈

モデルの解釈

https://distill.pub/2017/feature-visualization/

次のステップ

• さらに深いネットワーク
• 残差ネットワーク

残差ネットワーク

次のステップ

• さらに深いネットワーク
• 残差ネットワーク
• 転移学習
• 全畳み込みネットワーク

全畳み込みネットワーク

敵対的生成ネットワーク

次のステップ

• さらに深いネットワーク
• 残差ネットワーク
• 転移学習
• 全畳み込みネットワーク
• 敵対的生成ネットワーク
• ...

頑張ってください！

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