BETA

ゼロから学ぶDeepLearning 第六章 後半

投稿日:2019-08-29
最終更新:2019-08-29

画像

im2col

Numpyだと適当にやると、実行が遅くなる。
そこで、フィルターの適用部分ごとに一行に展開して、線形代数の積ができる。

CNNの特徴

CNNは層を連ねると、各レイヤに特徴が出てくる。

Convolutionレイヤは、フィルターの重みが、Affineの全結合の重みに相当する。
フィルターの重みを学習していくが、これは入力された画像の特徴を取れるように学習されていく。

層が深くなればなるほど、より高度で抽象的なモノに値するようになる。

まとめ

CNNは、画像の特徴を取れるように畳み込みレイヤを加えたDNNである。

レイヤを深くすれば、深いレイヤほど物体の形や特徴を理解できるようになる。

技術ブログをはじめよう Qrunch(クランチ)は、プログラマの技術アプトプットに特化したブログサービスです
駆け出しエンジニアからエキスパートまで全ての方々のアウトプットを歓迎しております!
or 外部アカウントで 登録 / ログイン する
クランチについてもっと詳しく

この記事が掲載されているブログ

競プロなどをします。

よく一緒に読まれる記事

0件のコメント

ブログ開設 or ログイン してコメントを送ってみよう
目次をみる
技術ブログをはじめよう Qrunch(クランチ)は、プログラマの技術アプトプットに特化したブログサービスです
or 外部アカウントではじめる
10秒で技術ブログが作れます!