Caffe（ソフトウェア）

Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）は、カリフォルニア大学バークレー校で開発された深層学習フレームワークです。BSDライセンスの下でオープンソースとして公開されています。^{[ 4 ]} C++で記述されており、Pythonインターフェースを備えています。^{[ 5 ]}

Yangqing Jia は、UC Berkeley での博士課程在学中に Trevor Darrell の研究室で Caffe プロジェクトを作成しました。^{[ 6 ]}最初のバージョンは「DeCAF」と呼ばれ、2013 年春にILSVRCチャレンジ (後に ImageNet と呼ばれる)で初めて使用されました。ライブラリは Caffe と名付けられ、2013 年 12 月に一般公開されました。^{[ 6 ]} 2018 年にサポートが終了しました。GitHub でホストされています。^{[ 7 ]}

Caffe は、画像分類や画像セグメンテーションを目的としたさまざまなタイプの深層学習アーキテクチャをサポートしています。CNN 、RCNN、LSTM 、および全結合ニューラルネットワーク設計をサポートしています。^{[ 8 ]} Caffe は、 Nvidia cuDNN やIntel MKLなどの GPU および CPU ベースのアクセラレーション計算カーネルライブラリをサポートしています。^{[ 9 ] [ 10 ]}

Caffeは、学術研究プロジェクト、スタートアップのプロトタイプ、さらにはビジョン、音声、マルチメディアの大規模な産業アプリケーションでも使用されています。Yahoo !もCaffeをApache Sparkと統合して、分散型深層学習フレームワークであるCaffeOnSparkを作成しました。^{[ 11 ]}

2017年4月、FacebookはCaffe2を発表した^{[ 12 ]。Caffe2}には、リカレントニューラルネットワーク（RNN）などの新機能が含まれていた。2018年3月末、Caffe2はPyTorchに統合された^{[ 13 ]}。

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