PyTorch深層学習⑯畳み込みニューラルネットワーク

前回は、畳み込み、活性化関数、最大値プーリングの組み合わせについて解説しました。畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）の基本的な仕組みについても紹介しました。

今回は、実際に畳み込みニューラルネットワークを実装して実験します。

本シリーズの記事リスト

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• ①前提条件

• ②テンソル

• ③テンソル：NumPy編

• ④テンソル：Tensor編

• ⑤データセット編

• ⑥線形回帰：理論編

• ⑦線形回帰：実装編

• ⑧ロジスティック回帰:理論編

• ⑨ロジスティック回帰:実装編

• ⑩ニューラルネットワーク

• ⑪単純な画像分類１

• ⑫単純な画像分類2

• ⑬畳み込み層:理論編

• ⑭畳み込み層:実践編

• ⑮最大値プーリング

• ⑯畳み込みニューラルネットワーク

• ⑰再帰型ニューラルネットワーク

• ⑱再帰型：実装編

• ⑲LSTM:理論編

• ⑳LSTM:実践編

• ㉑トランスフォーマー:紹介編

• ㉒トランスフォーマー:実践編

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いつものようにデータセットの準備から始めて、畳み込みニューラルネットワークの訓練を実行し、テスト結果を得るまでを解説します。