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8章の内容 8.1 ネットワークをより深く 認識精度を高めるためのテクニックを紹介 8.2 ディープラーニングの小歴史 有名なネットワークを紹介 8.3 ディープラーニングの高速化 高速化手法を紹介 8.4 ディープラーニングの実用例 代表的なユースケースを紹介 8.5 ディープラーニングの未来 さらなる応用ユースケースを紹介 8.6 まとめ 本章で学んだことのまとめ 認識精度を高める手法 Data Augmentation 回転や縦横移動をさせて画像データを増幅する 層を深くする フィルタが小さくでき、パラメータが減る 階層的に情報を抽出することで学習が効率化する DLを使った代表的な画像認識手法 VGG 基本的なCNNだが、小さなフィルタによる畳み込み層が連続しているのが特徴 （1より引用） GoogLeNet 同一階層が並列に存在しているのが特徴（インセプション構造） （2より引用）