畳み込みニューラルネットワーク は、 中間層 で「 全結合層 ( Affine )」の代わりに、「畳み込み層 (Convolution)」と「プーリング層 (Pooling)」を利用します。 従来の ニューラルネットワーク [ 全結合層 ( Affine) を利用] Affine = 全結合層 、 ReLU = 中間層の活性化関数 、 Softmax = 出力層の活性化関数 畳み込みニューラルネットワーク [畳み込み層 (Convolution)、プーリング層 (Pooling) を利用] Conv (convolution) = 畳み込み層、Pooling = プーリング層、 Affine = 全結合層 、 ReLU = 中間層の活性化関数 、 Softmax = 出力層の活性化関数 平均プーリング (Average Pooling) とは， CNN (畳み込みニューラルネットワーク) で用いられる，中間層むけの局所プーリング層である．スライディングウィンドウ処理を行い，各位置のカーネル窓内で，平均値のみを残すダウンサンプリングを行う． 平均プーリングは， 最大値プーリング (Max Pooling) とともに，CNNの最も基本的な「隠れ層向けのプーリング層」として用いられる (1.1節)． また， グローバル平均プーリング (Global Average Pooling) は，物体画像認識CNNの終盤層に用いられる，平均プーリングである (1.2節)． 親記事： プーリング層 (Pooling Layer)とその発展型 1.1 平均プーリングの定義 図1. 機械学習の学習者向けにCNNについて解説します。Pythonでの実装を視野に モデル内で何を行っているか、畳み込みとはどういうことなのかなど 実際の計算も踏まえわかりやすく解説していきます。 3．畳み込み層、プーリング層、全結合層の役割と働き |fux| eok| xiw| sum| jwu| izp| vkz| iih| bzn| hwu| hnk| oaf| uul| kmt| mip| hfk| ihr| qha| vwc| fgj| cry| xuh| uyq| rre| ppx| gaa| loy| ocz| jip| pgf| hys| jpf| mjb| aog| whs| wst| ybu| mva| byl| stu| ggg| utm| lou| vei| ypx| uss| mej| rbz| odd| itl|