ディープラーニングは、2006年以来、ベンチマークデータセットにおける記録を次々に更新してきました。そして、数多くの競争においてディープラーニングが唯一の対戦相手とするアルゴリズムはディープラーニング自身なのです。以下は、ディープラーニングネットワークのパワーやその留まることを知らない進化を裏付ける報告やリソースの一例です。
- MNIST:Regularization of Neural Networks using DropConnect（DropConnectを使用したニューラルネットワークの正則化）。DropConnectを使用して0.21%のエラー
- DeepFace:Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification（DeepFace:顔認証の精度を人間並みのレベルにまで高める）。Labeled Faces in the Wild (LFW)データセットにおいて、97.35%の判別精度に達しました。エラーは従来の割合の27%を超えて減少し、もはや人間の認識能力レベル（~97.53 パーセント）にまで近付きました。
- Andrew Ng氏は、2011年頃にディープラーニングについて言及した際に、数多くの領域でディープラーニングが成し遂げた画期的な精度向上の業績リストを報告しています。
- ごく最近では、Ng氏は百度（バイドゥ）のチームを引率し、音声や画像認識における画期的な開発を行いました。
- 一般によく使用されるHub5’00というデータセットにおいて、約9パーセントの差で、Deep Speechは最も優れた学際的な音声認識モデルを凌ぐ性能を達成しました。ノイズのある環境においても81パーセントの精度を誇り、主要な商用アルゴリズムの性能を超えました。
- Googleは、2014年度ImageNetのコンペティションにおいて、ディープラーニングネットワークを使用し、エラー率6.66パーセントを達成し、勝利しました。
- CIFAR-10データセットの結果一覧
- Rodrigo Benenson氏のブログ。CIFAR-10、CIFAR-100、STL-10、SVHN、ILSVRC2012のタスク1、Pascal VOC 2011 comp3、Caltech Pedestrians USA、INRIA Persons、MSRC-21、Leeds Sport Poses、Salient Object Detectionのベンチマークなどが含まれています。
- Googleがディープラーニングをベースとした音声認識をそのAndroidスマートフォンに採用した際には、25%の単語エラー減少を達成しました。
- 2013年に、当時Kaggle社の社長だったJeremy Howard氏（現在はEnlitic社の社長）は、ほとんどの勝利者は、決定木（ランダムフォレスト）またはディープラーニングのアンサンブルを使用していた、と述べています。
- Yann LeCun氏の元生徒であるPierre Sermanet氏はKaggleのDogs vs CatsコンペでDLライブラリを使用して勝利しました。
- George Dahl et alは、2012年にディープラーニングを使用することにより、製薬会社Merckが有益な医薬品候補を予測する能力を15%高めることに成功しました。
- 2013年には、ImageNetコンペの参加者すべてがディープラーニングを使用しています。
以下は、Juergen Schmidhuber氏とそのチームが勝利した再帰型ネットワークのコンペです。
- IJCNN 2011 道路標識認識のコンペ
- ICPR 2012 「Mitosis Detection in Breast Cancer Histological Images（乳癌の組織学的画像内における有糸分裂の検知）」のコンテスト。これは乳癌の予後に重要な作業です。人間が有糸分裂を他の組織と区別することは非常に困難なのです。
- ISBI 2012 神経構造のセグメンテーションに関する課題。積み重ねられた動物の脳切片の電子顕微鏡画像を使用し、脳の神経及び樹状突起の詳細にわたる立体モデルを構築することを目標としています。
- ICDAR 2011 オフラインでの手書きの中国語コンペSchmidhuber氏のチーム内には一人として中国語話者が存在しなかったにもかかわらず、勝利を収めました。
- オンラインのドイツ語道路標識認識コンテスト（2011年、1位及び2位）
- ICDAR 2009 手書きの続け書きのアラブ語コンペ
- ICDAR 2009 手書きのペルシア語/アラビア語認識コンペ（idem）
- ICDAR 2009 手書きのフランス語筆記体コンペ
まだまだリストし続けることはできるのですが、まるで壊れたレコードを聞いているかのような気になってくるのではないでしょうか。(^_^)
