g-kentei-kei

回帰結合層（Recurrent Layer） 解説：自分にパスを出す「記憶」の仕組み 回帰結合層は、ニューラルネットワークの中に「ループ（繰り返し）構造」を持たせた層のことです。最大の特徴は、計算した出力をそのまま外に出すだけでなく、「次の...

スキップ結合（ショートカット接続） 解説：情報の「バイパス道路」を作る スキップ結合（Skip Connection）は、ニューラルネットワークの層を飛び越えて、入力データを奥の層へ直接届ける「近道（ショートカット）」を追加する仕組みです。...

プーリング層（Pooling Layer） 解説：あえて「大雑把」に見る技術 プーリング層は、画像の解像度を下げて情報を圧縮する（ダウンサンプリング）処理を行う層です。簡単に言えば、「画像をモザイク画のように粗くする処理」です。 せっかくの...

深度別分離畳み込み（Depthwise Separable Convolution） 解説：仕事を2人に分担して「時短」する Depthwise Separable Convolutionは、通常の畳み込み処理を「2つの単純な工程」に分解す...

拡張畳み込み（Dilation Convolution） 解説：スカスカにして視野を広げる Dilation Convolution（Dilated Convolution）は、畳み込みフィルター（カーネル）の要素の間に意図的に隙間（穴）を...

全結合層 (Fully Connected Layer / Dense Layer) 解説：すべての情報を総まとめにする「最終会議」 全結合層とは、ニューラルネットワークにおいて「前の層にあるすべてのニューロン（ノード）」と、「次の層のすべ...

重み (Weight) 解説：特徴量（入力データ）の「重要度」を決めるパラメータ 重み（Weight）とは、ニューラルネットワークにおいて「どの入力データ（特徴量）が、最終的な予測結果にどれくらい強く影響するか」を決定するためのパラメータ（...

ハイパーパラメータ探索（グリッドサーチ / ランダムサーチ） 解説：最強の設定を見つけるための「宝探し」 ハイパーパラメータ（学習率や層の数など）の最適な組み合わせを見つける作業は、広大な地図の中から宝箱を探すようなものです。手作業で一つず...

発展的な最適化（AMSGrad / AdaBound / AMSBound） 解説：Adamの弱点を克服する「進化系」たち ディープラーニングの最適化において、現在最も人気があるのは「Adam」です。しかし、Adamには「学習の終盤で突然お...

最適化手法（Momentum / AdaGrad / RMSprop / Adam） 解説 SGD（確率的勾配降下法）の「ジグザグに進む」「学習率の調整が難しい」といった弱点を克服するために、様々な最適化手法が提案されてきました。 Mome...