畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network : CNN)(以下CNNと呼ぶ)は、画像認識や音声認識などで使われている、手法です。画像認識について、まとめようと思います。
CNNは、畳み込み計算を行う層、プーリング層、分類を行う全結合層で構成され、これらの層が持つパラメータを誤差逆伝播法(Error Backpropagation)で学習することで、画像分類問題などで高い性能が出る。
自分で作図しましたが...
下図の方がわかりやすいですね。
畳み込みニューラルネットワーク (CNN) - MATLAB & Simulinkから、引用しました。
畳み込み層
畳み込み層では、入力データに対して畳み込み処理を行います。この出力データを特徴マップと言います。入力データに対して、フィルタを掛けます。このフィルタは、カーネルとも呼びます。この結果に活性化関数を通したものが、特徴マップとなります。
パディング
パディングとは、畳み込み層の処理を行う前に、入力データの周囲のデータを0などで埋めることです。ストライド
フィルタを適用する位置の間隔をストライドと言います。プーリング層
プーリング層は、畳み込み層から出力された特徴マップを縮小します。縦、横方向の空間を小さくします。
微小な位置変化に対して、強いです。（ロバスト）
全結合層
全結合層は、多層パーセプトロンです。参考
楽して、勉強したいので、参考書等は、つまみ食いしています。正直、たくさん数式が書いてあるのは嫌いです笑
