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  • 畳み込みニューラルネットワークでよく使われるコンポーネントまとめ【メモ】

    2018-02-16 08:19  
     畳み込みニューラルネットワークの説明をあちこちで繰り返しているので、自分的には整理していることのまとめを書いておく。コードは全てKeras■基本 畳み込みニューラルネットワークは、1次元でも3次元でもいけるが、いま一番使われているのは二次元の畳み込みニューラルネットワークである。 畳み込みニューラルネットワークは、複数フィルタを学習するもので、入力されたデータがフィルタの数だけ増大する。データについては「チャンネル」と呼ぶ。たとえばRGBは3チャンネルでバラバラのデータとして入力される。入力された側は入力されたデータのチャンネル数がフィルタの数だけ増える。 しばしばフィルタ数=チャンネル数であり、この2つの用語が混在することでややこしさを増しているがデータはチャンネル、畳込み層はフィルタ数と呼ぶ。■畳み込み→バッチ正規化→活性化をワンセットにしたCBNA Convolution-Batc