- 表題 ： Deep Residual Rearning for Image Recognition.
- 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。
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- 表題 ： Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition
- 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。
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- 表題：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.
- 著者：Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton.
- 出典：NeurIPS 2012
- 一行要約：ILSVRCのテストセットにてエラー率top-5 : 17.0%, top-1 : 37.5%を記録し、ILSVRC-2012にて優勝したCNNモデルの論文。
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