ゼロから学ぶDeepLearning 第六章 後半

画像

im2col

Numpyだと適当にやると、実行が遅くなる。
そこで、フィルターの適用部分ごとに一行に展開して、線形代数の積ができる。

CNNの特徴

CNNは層を連ねると、各レイヤに特徴が出てくる。

Convolutionレイヤは、フィルターの重みが、Affineの全結合の重みに相当する。
フィルターの重みを学習していくが、これは入力された画像の特徴を取れるように学習されていく。

層が深くなればなるほど、より高度で抽象的なモノに値するようになる。

まとめ

CNNは、画像の特徴を取れるように畳み込みレイヤを加えたDNNである。

レイヤを深くすれば、深いレイヤほど物体の形や特徴を理解できるようになる。