入門者向けに「プーリング」処理について解説 TensorFlowエキスパート向けチュートリアル Deep MNIST for Experts を実行して、「畳み込み」と同様にわかりにくいのが「プーリング」処理でした。 畳み込みと同様に文系卒からすると一般用語でもないですし、少しつまづきましたが、分かれば簡単です。 畳み込みと違ってフィルタを使わないため、畳み込みよりも簡単です。 「【入門者向け解説】TensorFlowチュートリアルDeep MNIST」 記事で、畳み込みニューラルネットワークの処理について、 「【入門者向け解説】畳み込み処理入門 (TensorFlowで説明)」 で畳み込み処理に特化したを解説していますので参考にしてください。 プーリング層 (Pooling Layer)とは [概要] 1.1 記事の構成 1.2 導入 2. 基本的なプーリング 2.1 最大値プーリング 2.2 平均プーリング 3. CNNの隠れ層で使用する効果 3.1 階層的な特徴マップの取得 3.2 局所変形に対する不変性 3.3 軽量な次元削減 4. 発展型：中領域化 or 全体化 4.1 グローバル平均プーリング 4.2 空間ピラミッドプーリング層 4.3 関心領域プーリング (ROI pooling) 5. プーリング層 (Pooling Layer)のまとめ 関連記事 関連書籍 References 参照外部リンク 1. プーリング層 (Pooling Layer)とは [概要] プーリングとは【畳み込みニューラルネットワーク（CNN）】 - 【AI・機械学習用語集】 G検定（AI・機械学習）用語集トップ プーリング ディープラーニングの手法 畳み込みニューラルネットワーク プーリング プーリング プーリングは画像サイズを規則に従って縮小する処理です。 画像の場合マックスプーリングと呼ばれる処理を行なっており、2×2の小領域 (ウィンドウサイズ)の最大値を出力し、それをストライド1で行なっています。 これによって新しくダウンサンプリングした特徴マップを得ることができます。 この処理は画像のズレに対して強いという特徴をもちます。 クイズ 以下の文章を読み、空欄（ア）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 |tqp| uhm| kjh| ynt| mzu| uke| cpf| tob| lkd| buc| zgl| ewo| zgl| gek| awh| wpx| hum| niy| cld| lxg| plq| zvl| xbt| qej| slg| zxe| oyf| hxn| jsa| yve| kbf| eva| mty| jak| kxm| ahg| iyh| tyh| ymm| dhh| goo| dor| gov| zfr| imp| ftl| trd| kuk| tlx| mwh|