ルールベースパラダイムが重み付き和パラダイムに負けたエポック
from 社会を人間による計算として考える
ルールベースパラダイムが重みづけパラダイムに負けたエポック
o3.icon「論理的ブロック（手設計特徴・ルールベース）パラダイムが、重みを学習するディープラーニング (CNN) パラダイムに決定的に敗れたエポックは 2012 年9月30日の ILSVRC-2012（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）での AlexNet 優勝 です。手設計特徴が支配していた前年 2011 年のトップ5エラー 25 %に対し、AlexNet は 15.3 % を記録し 10 ポイント以上の差で圧勝しました。この瞬間以降、画像認識の SOTA は “重みづけパラダイム” が独占し続け、2015 年 ResNet の 3.57 %、2023 年以降 ViT-G/14 や CoCa の 91 % 近い Top-1 精度へと到達しています。
2013-2015：CNN の急速拡張: ZFNet, GoogLeNet などで誤差は 10 %→6-7 % 台へ。ResNet-152 (2015) が Skip Connection で 3.57 % を達成し、人間（5-6 %）を下回った
転換をもたらした本質は「特徴を設計するのではなく、データと計算力で学習させる」という価値観の転換にあります。