• 著者 ： Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
• 出典 ： CVPR 2016
• 一行要約 ： CNNに残差学習を取り入れる事で勾配消失(Degradation)の問題に対処でき、ILSVRCのテストセットにてエラー率top-5 : 3.57%を記録し、ILSVRC-2015にて優勝したCNNモデルの論文。

研究する中でよくUbuntuをインストールして環境構築する事があるため、その際の追加HDD,SSDのマウントの仕方をメモとして残す。

CNNのReceptive Fieldを動的に計算するページ。

• 著者 ： Karen Simonyan, Andrew Zisserman
• 出典 ： arXiv, ICLR 2015
• 一行要約 ： CNNの深さに着目して設計することでILSVRCのテストセットにてエラー率top-5 : 6.8%を記録し、ILSVRC-2014にて優勝したCNNモデルの論文。

GitHub Pages に反映させたい変更を、わざわざ GitHub のリポジトリに push して変更を確認するのは面倒くさい。そこで、 Docker を使用してローカル環境にて変更を瞬時に確認できるようにするため、本メモを残す。