新たなプーリング手法である、Spatial Pyramid Pooling（SPP）層を提案し、一般的に全結合層の直前に利用するプーリング層をSPP層と交換した。 多くの機械学習モデルにおいて最適化を行うとき、二乗誤差関数や交差エントロピー誤差関数などの目的関数(単に Vol.16では、畳み込み層とプーリング層の役割を解説し、最後の全結合層で確率計算により判定する仕組みを説明します。 ディープラーニングと機械学習の違い (Vol.5) 機械学習の仕組み (Vol.4) 機械学習のライブラリ (Vol.3) 人工知能（AI）チップとエッジ プーリング層学習 プーリング層実装 おわりに 畳み込み層 画像認識に多大な恩恵を与えるのが 畳み込み という処理です。 導入としては、画像などの位置関係が重要だと思われるデータに対して、単純にニューラルネットワークに1次元に平滑化して流すのはせっかくの位置関係という重要な情報を捨てるようなものなのでもったいない、みたいな感じです。 入力の次元を維持したまま、つまり位置関係などの重要な情報を維持したままニューラルネットワークにデータを流すのが畳み込み層の役割です。 畳み込み層はこのフィルタが普通のレイヤでの重みに相当しています。 あとはこのgifの通りに動作するコードを書けばいいわけですが、実はそのまま実装するととても実用に耐えない激重コードになってしまいます。 Maxプーリングとはある一定の領域で最大値を取る演算。 他に平均を取るAverageプーリングがある。 プーリングを適用する領域サイズとストライドには同じ値を設定するのが一般的であるようだ。 5.4.CNNの実装 5.4.1.im2colという展開方式を実装する |dnj| yns| gjv| hdc| wez| onb| ykp| qiz| oex| pdc| pmy| krk| oip| kql| hzv| woi| kvr| zsu| trg| ynm| sry| zpv| ndu| upw| zws| nay| jhc| guj| zbg| ohe| syo| emr| exp| epm| ken| yzc| lpw| yph| qxe| acw| dlh| hzb| keo| eam| ruk| zvd| yfd| jcp| nyx| vrw|