TensorFlow: Network-In-Network で CIFAR-10 精度 90%
Network In Network
マイクロ・ネットワークで有名な Network in Network (NiN) は、より小さいモデルでより高速に訓練することを可能とし、over-fitting も比較的起きにくいとされます。多大な影響を与えた epoch-making なモデルです。
マイクロ・ネットワークで有名な Network in Network (NiN) は、より小さいモデルでより高速に訓練することを可能とし、over-fitting も比較的起きにくいとされます。多大な影響を与えた epoch-making なモデルです。
江藤哲郎(えとうてつろう)Tetsuro 'Tets' Eto
Founder, Innovation Finders Capital GP, LLC / Partner, SWAN Institutional Fund
今回はコロナ後のアメリカのIT大手やスタートアップなどの最新状況報告、シアトルで定期的に開催しているAIミートアップの紹介後、次々とイノベーションを生み出すシアトルのAIエコシステムを解説します。
講師略歴
1984-86年:慶應大学商学部卒。アスキーでシリコンバレーの技術発掘と契約担当
1986-91年:マイクロソフト日本法人立ち上げメンバー19名の一人として営業、マーケティングを担当
1992-2014年:電通でデジタル事業開発、情報システム等を担当(2013年に4000億円で買収したイージスとのグローバルIT統合責任者)
2015年: 米国ワシントン州にイノベーション・ファインダーズ・キャピタルを設立しAIスタートアップと日本企業とをマッチメイクするAIミートアップをシアトルと東京で主催