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01 ·CNN・画像認識·★ 会員·10分で読めます 医用画像とAI — 精度より先に問われる検証設計 自施設のデータで高精度だったAIが、隣の病院では使いものにならない——医用画像AIで繰り返し報告されてきた典型的な失敗です。感度と特異度、有病率が的中率を裏返す仕組み、内部検証と外部検証の違い、施設間差の正体、そして規制が何を審査しているのかまで、「精度の数字より先に検証設計を疑う」考え方を1から組み立てます。 02 ·CNN・画像認識·★ 会員·論文·10分で読めます CNNアーキテクチャの系譜 — AlexNetからResNet・EfficientNetまで Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 画像認識を塗り替えたCNNの10年を「深さの戦い」と「軽量化の戦い」の2幕で辿る。ReLU・残差接続・複合スケーリングという各時代の決定打を、比喩と動く図とコードで1から解説する。 03 ·VLM・マルチモーダル·★ 会員·論文·10分で読めます 論文解説: ViT — 画像を単語のように扱う An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale ViT原論文（Dosovitskiy et al., 2020/2021）を本文だけを根拠に読む。16×16のパッチを単語として扱うという一手、位置埋め込みのアブレーション、CNNの帰納バイアスを捨てた代償、そして「大規模データでCNNを超える」という条件付きの主張の中身。 04 ·CNN・画像認識·無料·10分で読めます 画像分類を1から理解する — 畳み込みという発明 写真をそのまま全結合層に流すと、パラメータが1億個を超え、しかも猫が数画素ずれただけで別物になります。畳み込みはこの2つを「小さな窓を滑らせる」という1つのアイデアで同時に解きました。カーネル・ストライド・パディング・プーリングを式と手触りで押さえ、最後はsoftmaxで確率にするところまで。