Subtraction入力画像から平均を引く。ピクセル・チャンネルごとに計算された平均を引く。個の値について個別に平均を計算し用いる。パッチをランダムに取り出す。やっている(これしかやっていないので相応の精度しか出ない)。Flip画像をランダムにフリップする。論文以降必ず使われているようだ。Augmentationまず画像をリサイズする。ランダムに短辺の長さを選ぶ。パッチをそこからランダムサンプルする。本家論文でも使われる。精度向上に寄与したらしい。論文で行われた方法は以下である。ガウス分布でノイズを生成し、固有ベクトル方向にノイズを加える。乱数は各ピクセルではなくパッチ全体に対して共通。本家論文でも使われている。した結果はここにあったり。論文で行われた方法は以下である。間でランダムに変更する。変更の順番もランダムに選択する。論文と同様の操作を行う。再現記事ではこれを利用したと書いてあったが、精度への寄与はとても小さかったらしい。テスト時Ensemble複数のモデルを独立に学習し、それらの予測を平均する。つのモデルをアンサンブルしているらしい。論文は全体的に詳細が濁されているのでよくわからない。モデルをアンサンブルしている。個のパッチを切り出し、それぞれに対する予測を平均して答える。個のパッチを切り出している。数の精度への影響が載っている。Testingまず、全結合層たちを畳み込み層とみなす。畳み込み層であるとみなす。(全レイヤーが畳み込み)となる。ネットワークの利点は、入力の画像サイズが変化しても適用することができることである(ただし、出力サイズも変化する)。テスト画像をリサイズする。この時の画像サイズは、学習で使っている画像サイズと一致しているとは限らないし、正方形とも限らない。ネットワークをこの画像に適用する。テスト画像のサイズを複数試し、その結果の平均を用いる。なるようにリサイズしている。