保護中: PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(1)-畳み込みとプーリング python Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.03.06 2021.11.05 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
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[…] 深層学習を行うための「PythonとKerasによるディープラーニング」より。前回はコンピュータービジョンのためのディープラーニングの中で畳み込みとプーリングについて述べた。今回は小さなデータセットを用いたCNNのデータ拡張による改善について述べる。 […]
[…] pythonとKerasを用いた実際の実装に関しては、ニューラルネットワークのHello WorldやpythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(1)等に述べてある。 […]
[…] 計算量を削減することが可能となる。プーリングに関する詳細は”PythonとKerasによるコンピュータービジョンのためのディープラーニング(1)-畳み込みとプーリング“を参照のこと。 […]