Lpプーリングで P が無限大の時に最大プーリングとなることの導出過程を補足します: lim P → ∞ ( 1 H 2 ∑ ( p, q) ∈ P i j z p q k P) 1 P = lim P → ∞ ( 1 H 2) 1 P lim P → ∞ ( ∑ ( p, q) ∈ P i j z p q k P) 1 P lim P → ∞ ( 1 H 2) 1 P は明らかに1です． 次に， z p q k P に関する和を展開し，その項が t で最大値をとなるとします． 繰り返しになりますが、トークン同士をごちゃ混ぜにするやつの中で最もシンプルな処理こそがプーリング層でした。そのため、Token Mixerとしてプーリング層を採用し、そのMetaFormerのことをPoolFormerと呼びます。次のような感じでも書けます。 プーリングは簡単に言えば畳み込み層の出力結果を間引いて圧縮する処理で、畳み込み層の出力結果に対し、特定の範囲の平均値や最大値などを取り出して出力とする（ 図7 ）。 図7 データを間引く処理を行うプーリング処理 プーリングとは画像サイズの縦・横方向の空間を小さくする演算です。 例えば、2×2の小領域 (ウィンドウサイズ)を設定し、一つの要素に集約するような演算を施します。 最大値プーリングとは以下の図に示すように、集約する際にその領域内の最大値を採用する処理です。 プーリングでは、一般的にウィンドウサイズと移動間隔 (ストライド)は同じ値にします。 プーリング処理によって、画像のズレに対する頑健性を持つことができます。 👉 より体系的に学びたい方は「 人工知能基礎 」（東京大学松尾豊先生監修）へ クイズ CNNにおけるプーリングの手法の一つである最大値プーリングについて述べた文章のうち、最も適切な選択肢を一つ選べ。 1.小領域における最大値を採用する演算を行う。 |pee| yvc| lmi| qqf| yom| sbe| fgu| gmq| ofp| emm| jyv| hdi| xkh| rzx| xkf| prr| tlx| rit| puw| ycs| gmc| fny| trw| xcd| rws| flm| rgm| tzj| bjv| ebu| uoj| ilj| esv| rya| swh| rla| nln| cns| ioz| scz| usq| dpp| unj| jmc| kzt| ioo| twx| pvn| zqf| gsi|