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筆者・所属機関
内田 祐介(DeNA)、山下 隆義（中部大学）
投稿日付
2019/03（早期公開）
概要（一言まとめ）
ディープラーニングのCNNを使ったネットワークの変遷や性能比較をまとめたサーベイ論文。めちゃめちゃ有用な予感なので、しっかり読む。あとで追記。
画像認識を主に、様々なネットワークを極力同一条件で性能比較を行っている。
以下のスライドも合わせて参照
手法の概要
サーベイ論文のため省略
コメント
ネットワークの改善により、性能は向上しているが、性能自体かなり飽和している印象を受けた。タスクの実用上は、1~2%の違いを求めるより、推論の速度や開発期間の方が重要なケースもあると思う。
また、比較もあくまで実験的なものなので、ハイパーパラメータのチューニングによっては、ネットワークによる性能が逆転することもあるのではないかなという印象も受けた。
もちろん、学習がうまくいっているとき、ネットワークの変更による性能差はこの程度ということを知る意味では、非常に有用な論文であると思う。
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