CNN

対照学習（Contrastive Learning）の理論と損失関数の導出

2025年12月17日 CNN

対照学習（Contrastive Learning）は、ラベルなしデータから有用...

対照学習機械学習深層学習自己教師あり学習表現学習

SimCLRの仕組みとNT-Xent損失をPythonで実装する

2025年12月15日 CNN

SimCLR（Simple Framework for Contrastive ...

SimCLR 対照学習機械学習深層学習自己教師あり学習

知識蒸留の理論 — 温度パラメータの数学的導出と実装

2025年12月14日 CNN

知識蒸留（Knowledge Distillation）は、大規模な教師モデルの...

モデル圧縮機械学習深層学習知識蒸留転移学習

【モデル圧縮】Pruning（枝刈り）の理論と実装

2025年12月13日 CNN

モデル枝刈り（Pruning）は、ニューラルネットワークの不要なパラメータを削除...

スパース化モデル圧縮枝刈り機械学習深層学習

ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）の手法を比較する

2025年12月12日 CNN

ニューラルアーキテクチャ探索（Neural Architecture Searc...

AutoML NAS ハイパーパラメータ最適化機械学習深層学習

Dropoutの理論とMC Dropoutによる不確実性推定

2025年12月7日 CNN

Dropout は、ニューラルネットワークの過学習を防ぐ正則化手法として広く使わ...

Dropout 機械学習正則化深層学習過学習対策

データ拡張の手法一覧 — 画像・テキスト・時系列への適用

2025年12月6日 CNN

データ拡張（Data Augmentation）は、既存の訓練データに変換を加え...

データ拡張機械学習深層学習画像処理自然言語処理

Early Stoppingの理論 — L2正則化との等価性を導出する

2025年12月2日 CNN

早期終了（Early Stopping）は、検証誤差の推移を監視し、過学習が始ま...

早期終了機械学習正則化深層学習過学習

深層学習における順伝播と誤差逆伝播を行列形式で理解する

2023年5月27日 CNN

深層学習の学習プロセスは、順伝播(Forward Propagation) と ...

ニューラルネットワーク勾配計算機械学習深層学習誤差逆伝播順伝播

バッチ正規化(Batch Normalization)の理論と実装を解説

2022年11月27日 CNN

バッチ正規化(Batch Normalization, BN)は、2015年にI...

ニューラルネットワークバッチ正規化機械学習正規化深層学習

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