ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）
解説
ILSVRCとは、大規模画像データセット「ImageNet」を用いて、2010年から2017年まで毎年開催された、世界最高峰の画像認識コンペティションです。
2012年：ディープラーニングの衝撃（AlexNet）
最も重要な年は2012年です。ジェフリー・ヒントン率いるトロント大学のチームが開発した「AlexNet（アレックスネット）」が、当時主流だった機械学習手法（SVMなど）を抑えて圧勝しました。
エラー率（Top-5エラー）を一気に約26%から約16%へと10ポイントも改善するという劇的な成果を見せつけ、世界中に「ディープラーニング（CNN）の時代が来た」と知らしめました。
2015年：人間を超える（ResNet）
その後も進化は止まらず、2015年にはMicrosoftの「ResNet（レズネット）」が登場します。このモデルは152層もの深さを持ち、エラー率3.57%を記録。これは、一般的に約5.1%と言われる「人間の認識エラー率」を下回る（＝AIが人間の目を超えた）歴史的瞬間となりました。
G検定対策
出題ポイント
- 歴代の優勝モデル（順序問題）：
- 2012年：AlexNet（CNNの夜明け・8層）
- 2014年：GoogLeNet（インセプション構造） / VGG（シンプルで深い・16/19層）
- 2015年：ResNet（残差学習・人間超え・152層）
- 評価指標：「Top-5エラー率（正解が上位5位以内に入っていない確率）」で競われる。
よくあるひっかけ問題
- × ILSVRCは、画像生成のコンペティションである
（解説）生成（Generation）ではなく、認識・分類（Recognition）のコンペです。 - × 2012年に初めて人間を超えた
（解説）2012年は「従来手法を圧倒した年（AlexNet）」です。人間を超えたのは「2015年（ResNet）」です。この年号の区別は超頻出です。
