CNN

Batch Normalizationの順伝播・逆伝播を完全導出する

2026年3月16日 CNN

Batch Normalization（バッチ正規化）は、2015年に提案されて...

Batch Normalization 学習の安定化機械学習正規化深層学習

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

【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

PyTorchで独自(カスタム)レイヤーを実装する方法を解説

2022年11月26日 CNN

深層学習の研究やプロダクション開発では、既存のレイヤー(nn.Linear, n...

nn.Module カスタムレイヤー深層学習

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