パディング 図2や3で示したように,フィルタを画像に適用するとき,画像からフィルタがはみ出すような位置にフィルタを重ねることができません.そのため,畳み込み処理による出力画像は入力画像よりも小さくなります. そこで, ゼロパディング と呼ばれる方法を用いて, 出力画像が入力画像と同じサイズになるようにする アプローチがよく用いられています.ゼロパディングはとてもシンプルで,フィルタを適用する前に,入力画像の外側に画素値0の画素を配置するだけです(下図). 図5. ゼロパディングの例.入力画像と出力画像のサイズが同じになる. ストライド 図3で示した例では,画像上を縦横方向に1画素ずつフィルタをずらしながら,各重なりで両者の積和を計算することで出力画像を生成していました.このフィルタを適用する際のずらし幅を ストライド と呼びます. ストライド$s$を用いた際の出力画像のサイズは,入力画像に対して$1/s$になります. そのため,ストライド$s$の値を2以上に設定することで画像サイズを小さく変換することができます. 畳み込みニューラルネットワークとは？ 「画像・音声認識」の核となる技術のカラクリ 連載：図でわかる3分間AIキソ講座｜ビジネス+IT. 画像サイズを小さくする際は,ストライドを2にして畳み込み処理を行うか,後述するプーリング処理のストライドを2にして画像を処理し,画像サイズを半分にすることが多いです. プーリング層 (Pooling layer) プーリング層では,画像内の局所的な情報をまとめる操作を行います.具体的には, Max PoolingとAverage Pooling と呼ばれる2種類のプーリング操作がよく使用されています. Max Poolingでは,画像内の局所領域(以下では$2\times2$画素領域)のうち最大画素値を出力することで,画像を変換します. Max Poolingの例.上の例では,画像中の\(2\times2\)の領域の最大値を出力することで,画像を変換している. Average Poolingでは,局所領域の画素値の平均値を出力することで,画像を変換します. Average Poolingの例.画像中の\(2\times2\)の領域の平均値を出力することで,画像を変換する. Max Pooling,Average Poolingともに上記の操作をスライドさせながら画像全体に対して行うことで,画像全体を変換します. 操作対象の局所領域サイズ(フィルタサイズ)や,ストライドの値によって出力画像のサイズを調整することができます.
さてと!今回の話を始めよう!
0のdを除いて、すべてのノードがスカラー状態値0. 0から始まります。近隣集約を通じて、他のノードは、グラフ内の各ノードの位置に応じて、dの初期状態の影響を徐々に受けます。最終的にグラフは平衡に達し、各ノードはスカラー状態値2.
ひとつには上記で話したように、ベクトルで対象を認識しているからということが挙げられます。しかし、もうひとつ、重要な点があります。それが"プーリング"です。 開発者のジェフ・ヒントンはこのような言葉を残しています。 I believe Convolution, but I don't believe Pooling.
1. 【2021】ディープラーニングの「CNN」とは？仕組みとできることをわかりやすく解説 | M:CPP. 学習目標 🔝 CNNの構造を理解し、各層の役割と層間のデータの流れについて理解する。 CNNの基本形 畳み込み層 プーリング層 全結合層 データ拡張 CNNの発展形 転移学習とファインチューニング キーワード : ネオコグニトロン 、 LeNet 、 サブサンプリング層 、 畳み込み 、 フィルタ 、 最大値プーリング 、 平均値プーリング 、 グローバルアベレージプーリング 、 Cutout 、 Random Erasing 、 Mixup 、 CutMix 、 MobileNet 、 Depthwise Separable Convolution 、 Neural Architecture Search(NAS) 、 EfficientNet 、 NASNet 、 MnasNet 、 転移学習 、 局所結合構造 、 ストライド 、 カーネル幅 , プーリング , スキップ結合 、 各種データ拡張 、 パディング 画像認識はディープラーニングで大きな成功を収め最も研究が盛んな分野です。ディープラーニングで画像データを扱うときには畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network、CNN)がよく使われます。このセクションでは画像データの構造やCNNの特徴について説明します。 2. 画像データの構造 🔝 画像データは縦、横、奥行きの3つの次元を持ちます。奥行きをチャンネルと呼びます。 また、色空間には様々な種類があります。よく使われるRGB画像ならば、赤と緑と青のチャンネルがあります。 HSV は、 色相 (Hue)と 彩度 (Saturation・Chroma)と 明度 (Value・Brightness)のチャンネルがあります グレースケール はモノクロでチャンネル数は1つです。 画像データの特徴として画像内の縦横の位置関係が重要な意味を持つという点があげられます。それは画素(ピクセル)の集まりが線や質感を生み出すことからも直感的に理解できます。このような特徴量を抽出するための研究によってCNNが発展しました。 3. CNNの基本形 🔝 3. ネオコグニトロン 🔝 ディープラーニングによる画像認識の仕組みの発想の元になった ネオコグニトロン は1980年代に 福島邦彦 によって提唱されました。ネオコグニトロンは人間の 視覚野 (後頭部にある脳の部位)が2種類の 神経細胞 の働きによって画像の特徴を抽出していることをモデルとしています。 単純型細胞(S細胞):画像の濃淡パターンから局所の特徴量を検出する 複雑型細胞(C細胞):位置ずれ影響されないパターンを認識する ネオコグニトロンは視覚野にある階層構造(S細胞とC細胞の機能を交互に組み合わせた構造)を採用しました。 画像元: 論文 この構造によってネオコグニトロンでも画像から様々なパターンを認識できるようになっています。 後々のCNNもこれに似た構造を持っていますが、ネオコグニトロンでは誤差逆伝播法は使われませんでした。 3.