建築構造用圧延鋼材 種類の記号 SN400A SN400B SN400C SN490B 厚さ mm 6≦t≦100 6≦t≦50 50＜t≦100 16≦t≦50 50＜t≦100 6≦t≦50 50＜t≦100 16≦t≦50 50＜t≦100 C Si Mn P S ≦0.24 ≦0.20 ≦0.22 ≦0.20 ≦0.22 ≦0.18 ≦0.20 ≦0.18 ≦0.20 － ≦0.35 ≦0.35 ≦0.55 ≦0.55 － － － 0.60 ～1.50 … 50 layer以上積層した時に見られる構造をBottleneck Architecturesと呼んでおり、 これは精度向上ではなく経済的な問題でBottleneck選択しているようである（ボトルネックでないほうが精度は出るようである）。 また最後にGlobal Average Poolingを用いている。

Deep networks naturally integrate low/mid/high-level features [50] and classifiers in an end-to-end multi-layer fashion, and the “levels” of features can be enriched by the number of stacked layers (depth). ResNet導入 Deep Learningでは経験的に層を深くすると良い性能を出すとされていたが、なかなか深くすることができていなかった. 概要 ResNet を Keras で実装する方法について、keras-resnet をベースに説明する。 概要 ResNet Notebook 実装 必要なモジュールを import する。 compose() について ResNet の畳み込み層 shortcut connection building block… ResNet導入 Deep Learningでは経験的に層を深くすると良い性能を出すとされていたが、なかなか深くすることができていなかった. ResNet-50構造によるdeep convolutional net; 訓練データセットには、 ImageNet-2012; が使われています。 Image Classifier – Inception ResNet v2 「画像分類」のモデルです。 画像を入力して、ImageNetの1000種類のクラスへのそれぞれの確率を出力します。 DLモデルには、 ResNetは2015年のILSVRC 2015 にて優勝したネットワーク. ResNetはディープラーニングを行うためのモデルの一つであり，2015年のILSVRC（世界的な画像認識コンテスト）で優勝したモデルです．. ResNet-101 は、ImageNet データベース の 100 万枚を超えるイメージで学習済みの畳み込みニューラル ネットワークです。 このネットワークは、深さが 101 層であり、イメージを 1000 個のオブジェクト カテゴリ (キーボード、マウス、鉛筆、多くの動物など) に分類できます。 Deep Residual Learning(ResNet)とは、2015年にMicrosoft Researchが発表した、非常に深いネットワークでの高精度な学習を可能にする、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワークの構造です。154層で画像を学習することにより、人間を超える精度が得られています。 152層もの深さを実現してImageNetで3.57%という今までにない精度を実現している. ResNetとは. Resnetとは？ さて、今回参考にするニューラルネットワークは、画像認識コンテストILSVRCの2015年に優勝したResnet を取り上げます。 このモデルの特徴は、とにかく層が深いことで、Alexnetが8層、VGGnetが最大19層だったのが、Resnetは最大152層まであります。 ResNetのモデル構造[3] full pre-activationが一番良いらしい。 BN→ReLU→Conv→BN→ReLU→Conv→Concat. 152層もの深さを実現してImageNetで3.57%という今までにない精度を実現している. ResNetは2015年のILSVRC 2015 にて優勝したネットワーク. resnetとか（resnet-18、resnet-34、resnet-50・・とか深さのバリエーションが沢山あります）相当凄いです。 なんせ、2015年のILSVRC'2015 という学会のコンペで、一般物体認識で最高性能を叩き出したモデルですから。 ResNet-50 は、ImageNet データベース の 100 万枚を超えるイメージで学習済みの畳み込みニューラル ネットワークです。 このネットワークは、深さが 50 層であり、イメージを 1000 個のオブジェクト カテゴリ (キーボード、マウス、鉛筆、多くの動物など) に分類できます。 Voxception-ResNet; 学習率：0.00126; バッチサイズ：50; ドロップアウト率: 0.2; 入力データのサイズ: 32 x 32 x 32; モデル構造やカーネルサイズ、フィルターサイズ、プーリングサイズ、全結合のサイズは … 50,40].