Neural Network Libraries v1.0.17をリリースしました！今回のアップデートでは学習済みモデルとしてXceptionが追加され、さらに新たな関数としてSTFTやSynced Batch Normalizationが加わりました！
スポットライト
STFT / Inverse STFT
短時間フーリエ変換(Short-time Fourier Transformation: STFT)とその逆変換であるInverse STFTが新たに利用可能な関数として追加されました！
Synchronized Batch Normalization
複数GPUを利用する分散学習のためのBatch Normalizationです。
New NNabla Models: Xception
学習済みモデルにXceptionが追加されました。
これにより、v1.0.17時点においては以下の学習済みモデルが利用可能となっています。
* ResNet18/34/50/101/152
* MobileNetV1/V2
* SENet154
* SqueezeNetV1.1
* VGG11/13/16
* DenseNet161
* Network in Network
* InceptionV3
* Xception
その他の変更
レイヤー関数の新規追加・改善
- 活性化関数の追加 (hard_sigmoid, hard_tanh, log_sigmoid, relu6, softplus, softsign, tanh_shrink, sinc)(CPU / CUDA)
- Assign関数
- gather_nd関数およびAdvanced Indexingの実装
