↑: [[G検定に関する知識]] - 2012年ILSVRC優勝、第3次AIブームの幕開け - 8層（5畳み込み層＋3全結合層） - 革新的な要素 - ReLU関数の採用：[[勾配消失問題]]を緩和・学習高速化 - [[ドロップアウト]]：[[過学習]]抑制 - [[GPU]]活用：大規模計算を実現 - [[CNN画像認識モデルの進化]]も参照 - 第3次AIブーム（ディープラーニングの躍進）の火付け役 - シグモイド関数ではなくReLUを使用（試験頻出の誤り選択肢に注意） - Inceptionモジュールは使用していない（それは[[GoogLeNet]]） - [[CNN]]の進化：AlexNet → VGG → GoogLeNet → ResNet → SENet → ViT - 2012年、**ジェフリー・ヒントン（Geoffrey Hinton）**の研究室が開発したCNN - 誤答率を26%→16%に一気に改善（約10ポイント改善） - 勝因の4つ：①多層化、②GPUの活用、③大量データ（ImageNet）、④ReLUなど活性化関数の改良 - この結果が**第三次AIブームの引き金**になった - cf. [[LeNet]], [[ILSVRC]], [[ImageNet]]