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AlexNet、層の深さ

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AlexNetの深さ8層、GoogleNetの深さ22層は何を数えていますか?

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Akira Agata
Akira Agata on 20 Nov 2019
厳密には、どの層の数をカウントするかによって変わってきますが、「AlexNet:8層、GoogleNet:22層」といわれるときには「畳み込み層」と「全結合層」の合計数を指しています。
AlexNet:畳み込み層×5+全結合層×3=8層
GoogLeNet:畳み込み層×21+全結合層×1=22層

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Tsubasa Mawatari
Tsubasa Mawatari on 21 Nov 2019
なぜ「畳み込み層」と「全結合層」の合計数なのでしょうか?
Akira Agata
Akira Agata on 21 Nov 2019
たとえば畳み込み層については、畳み込み層からプーリング層までを1つの処理単位と考えることができるためです。実際、AlexNetの元となる下記論文のFig.2でも、畳み込み層からプーリング層までを纏めて1つのブロックとして図示されています。
[1] Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks." Advances in neural information processing systems. 2012.
Tsubasa Mawatari
Tsubasa Mawatari on 21 Nov 2019
大変勉強になりました。ありがとうございます。

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Hiroyuki Hishida
Hiroyuki Hishida on 20 Nov 2019
Edited: Hiroyuki Hishida on 20 Nov 2019
Mawatari様、
例えばalexnetの論文に、以下の説明があります。 Now we are ready to describe the overall architecture of our CNN. As depicted in Figure 2, the net contains eight layers with weights; the first five are convolutional and the remaining three are fully- connected.
https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
この論文の図2と、matlabで読み込んだalexnetを比較いただきますと、対応関係がわかるかと思います。
いかがでしょうか?
菱田

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Tsubasa Mawatari
Tsubasa Mawatari on 21 Nov 2019
論文ありがとうございます。 読んでみようと思います。

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