Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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# VGG - 19
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## 大規模画像認識のための非常に深い畳み込みネットワーク
この研究では、大規模画像認識の設定において、畳み込みネットワークの深さがその精度に与える影響を調査します。我々の主な貢献は、非常に小さい（3×3）畳み込みフィルタを用いたアーキテクチャを使って、深さを増やしたネットワークを徹底的に評価したことです。これにより、重み層を16 - 19層に深くすることで、従来技術の構成に比べて大幅な改善が可能であることが示されまし。これらの知見は、我々の2014年のImageNet Challengeへの提出物の基礎となりました。その際、我々のチームは位置特定トラックと分類トラックでそれぞれ1位と2位を獲得しました。また、我々の表現が他のデータセットにも良好に汎化し、最先端の結果を達成することを示しました。我々は、コンピュータビジョンにおける深い視覚表現の利用に関するさらなる研究を促進するために、最も性能の良い2つの畳み込みニューラルネットワーク（ConvNet）モデルを公開しています。
**著者：Karen Simonyan, Andrew Zisserman**
**https://arxiv.org/abs/1409.1556**
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# VGGアーキテクチャ
![VGGアーキテクチャ][1]
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事前学習済みモデルとは何ですか？
事前学習済みモデルは、あるデータセットで事前に学習されたモデルで、学習対象のデータセットの特徴を表す重みとバイアスを含んでいます。学習された特徴は、多くの場合、異なるデータに転用することができます。例えば、鳥の画像の大規模データセットで学習されたモデルには、エッジや水平線などの学習された特徴が含まれており、これらはあなたのデータセットに転用することができます。
事前学習済みモデルを使用する理由は何ですか？
事前学習済みモデルは多くの点で我々にとって有益です。事前学習済みモデルを使用することで、時間を節約することができます。他の誰かがすでに多くの特徴を学習するために時間と計算資源を費やしており、あなたのモデルはおそらくその恩恵を受けるでしょう。
[1]: https://imgur.com/uLXrKxe.jpg
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