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Djangoroidの奮闘記

python,django,angularJS1~三十路過ぎたプログラマーの奮闘記

Python DeepLearningに再挑戦 22 畳み込みニューラルネットワーク プーリング層

概要

Python DeepLearningに再挑戦 22 畳み込みニューラルネットワーク プーリング層

参考書籍

プーリング層

  • プーリングは、縦・横方向の空間を小さくする演算。

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  • 上記の例では、2*2のMaxプーリングをストライド2で行った場合の手順。

  • Maxプーリングは最大値をとる演算。ストライド2は、移動間隔が2ということ。一般的にプーリングのウィンドウサイズとストライドは同じ値に設定する。

  • Maxプーリングの他に、Averageプーリングなどもある。Averageプーリングは対象領域の平均を計算する。画像認識の分野では、主にMaxプーリングが使われる。

プーリング層の特徴

  • 学習するパラメータがない。対象領域から最大値(もしくは平均値)をとるだけの処理のため学習すべきパラメータはない。

  • チャンネル数は変化しない。入力データと出力データのチャンネル数は変化しない。チャンネル毎に独立して計算が行われる。

  • 微小な位置変化に対してロバスト(影響を受けにくい)。入力データのズレをプーリングが吸収する。

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よし次から実装にしよう。