↑: [[G検定に関する知識]] - [[AlexNet]]（2012）：ReLU・ドロップアウト・GPU活用。ILSVRCで圧勝しDL時代の幕開け - [[VGG]]（2014）：3×3小フィルタを重ねる。16〜19層。転移学習のベースとして今も人気 - [[GoogLeNet]]（2014）：Inceptionモジュール（並列フィルタ）・1×1畳み込み・GAP - [[ResNet]]（2015）：**スキップ結合**で残差学習。152層を実現。勾配消失を解消 - Wide ResNet（2016）：深さより幅（チャンネル数）を増やす - [[DenseNet]]（2017）：前方の**すべての層**の出力をConcat。特徴再利用。パラメータ効率◎ - [[SENet]]（2017）：SEブロックでチャンネルごとの重要度を学習（Attentionの一種） - [[ViT]]（2020）：画像をパッチ分割してTransformerで処理。CNNを使わない