1. 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. 「畳み込みニューラルネットワークとは何か？」を分かりやすく図解するとこうなる | スマートフォン・IT情報メディア. 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.
上記に挙げたタスク以外の多くの画像に関する問題にもCNNが適用され,その性能の高さを示しています. それでは,以降でCNNについて詳しく見ていきましょう. CNNとは 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は畳み込み層とプーリング層が積み重なったニューラルネットワーク のことです.以下に画像分類タスクを解く際のCNNの例を示します. 図1. 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の例. 画像分類の場合では,入力画像を畳み込み層とプーリング層を使って変換しながら,徐々に小さくしていき,最終的に各カテゴリの確率の値に変換します. そして, こちらの記事 で説明したように,人が与えた正解ラベルとCNNの出力結果が一致するように,パラメータの調整を行います.CNNで調整すべきパラメータは畳み込み層(conv)と最後の全結合層(fully connected)になります. 通常のニューラルネットワークとの違い 通常のニューラルネットワークでは,画像を入力する際に画像の形状を分解して1次元のデータにする必要がありました. 画像は通常,タテ・ヨコ・チャンネルの3次元の形状をしています.例えば,iPhone 8で撮影した写真は,\((4032, 3024, 3\))の形状をしたデータになります.$4032$と$3024$がそれぞれタテ・ヨコの画素数,最後の$3$がチャンネル数(=RGB成分)になります.そのため,仮にiPhone 8で撮影した画像を通常のニューラルネットワークで扱う際は,$36578304 (=4032\times 3024\times 3)$の1次元のデータに分解してから,入力する必要があります(=入力層のノード数が$36578304$). このように1次元のデータに分解してから,処理を行うニューラルネットワークを 全結合ニューラルネットワーク(Fully connectd neural network) と呼んだりします. 全結合ネットワークの欠点として,画像の空間的な情報が無視されてしまう点が挙げられます.例えば,空間的に近い場所にある画素同士は類似した画素値であったり,何かしらの関係性があるはずです.3次元データを1次元データに分解してから処理を行ってしまうと,こういった空間情報が失われてしまいます. 一方,CNNを用いる場合は,3次元という形状を維持したまま処理を行うため,空間情報を考慮した処理が可能になります.CNNにおける処理では,入力が$(H, W, C)$の3次元形状である場合,畳み込み層およびプーリング層の出力も$(H', W', C')$のように3次元となります(出力のタテ・ヨコ・チャンネルの大きさは変わります).そのため,全結合ニューラルネットワークよりも,画像のような形状を有したデータを適切に処理できる可能性があります.
2. LeNet 🔝 1998年に ヤン・ルカン (Yann LeCun)による LeNet が手書き数字認識において優れた性能を発揮するCNNとして注目を集めました。LeNetには現在のCNNの先駆けであり、以下のような層を含んでいます。 畳み込み層 プーリング層 ( サブサンプリング層 ) 全結合層 ネオコグニトロンでのS細胞層がLeNetにおける畳み込み層、C細胞層がプーリング層に対応します。ただし、LeNetはネオコグニトロンとは違って、これらの層を誤差逆伝播法で訓練しました。 2012年に ILSVRC で初めてディープラーニングを導入して優勝した AlexNet などと比べると小規模なネットワークですが、手書き数字の認識の性能はすでに実用レベルでした。 画像元: Wikipedia この頃はまだ、シグモイド関数を隠れ層で使っていたのが見えて興味深いですね。憶測ですが、 勾配消失 を避けるためにあまり層を増やせなかったのかもしれません。AlexNetではReLU関数が使われています。 3. 3.
足の裏が痒い(かゆい)時の縁起の悪いジンクスは?
足に関するいいことの意味①足の爪に星ができる 足に関するいいことの意味の1つ目は、足の爪に星ができる場合です。この場合は、「望みの人生を歩むことができます」という意味があります。あなたが想像しているような人生を歩むチャンスがもたらされる、ということをあなたに伝えています。興味を持ったことにチャレンジすると、確実にチャンスを掴むことができます。 足に関するいいことの意味②足の皮がむける 足に関するいいことの意味の2つ目は、足の皮がむける場合です。この場合は、「悩みや問題解決します」という事をあなたに伝えています。あなたが抱えている悩みや問題は、あなた以外の誰かが解決してくれる、という意味があります。あなたは静観して、状況を静かに見守ってください、ということを同時に伝えているのです。 足に関するいいことの意味③足が軽くなる 足に関するいいことの意味の3つ目は、足が軽くなる場合です。この場合は、「人間関係が良好になります」ということを伝えています。特に人間関係に悩みがない場合でも、今よりもより一層楽しいと感じられる人間関係を築くことができるという意味です。あなたが大切に思っている人との絆が、今まで以上に深まるでしょう。 足の裏が痒い!かゆみを治す方法は?
身体のどの部分が痒くても嫌ですが、かかとが痒いのって…掻きにくいし、結構困りませんか? 家ならどんな格好をしてもいいけど、外に居る時は靴を履いてるし、足を上げてかかとを掻く…ヘンな格好ですよね? 痒みの原因は何なのか?どうやって治せば良いのか? かゆみ止め市販薬の人気おすすめランキング15選【アトピー肌や乾燥肌にも】｜セレクト - gooランキング. かかとのかゆみにどんな対策があるかご紹介します! かかとのかゆみの原因は? かかとがかゆくなる原因で、ハッキリ解っているものとして、疥癬・水虫・かかとの乾燥・しもやけ、等が考えられます。 疥癬はヒゼンダニと言うダニが原因で、水虫は白癬菌が原因。かかとの皮膚が乾燥しても痒みが出ます。 しもやけは、寒い季節に血行が悪い状態が続いた時にできます。 症状や見た目が似ていて、原因のハッキリしないものとして、掌蹠膿疱症・異汗性湿疹(汗疱)・アレルギー等があります。 どれも、素人判断は危険です。間違った方法でケアをして悪化する事があるので気を付けて! かゆみを感じたらまず、皮膚がどんな状態かじっくり観察
そもそも、しもやけとは?どんな症状がある?
足の裏やかかとが突然痛くなる症状は 足底筋膜炎という足の疲労や筋肉が硬く なってしまっている可能性が高いです。 足底筋膜炎になってしまった時の 治し方や治療法はどうすればいいのか どうやって解消していけばいいのか 間違ったやり方をしてしまうと症状が 悪化してしまうので、それを予防する 為にも正しい治し方について調べて みました。 スポンサーリンク 足底筋膜炎になった原因を知る 寝起きに起き上がる時に足の裏や かかとに激痛が走ったり、座っていて 立ち上がった時に同じような痛みを 感じる事が多い足底筋膜炎 そんな痛みを治して解消していくには まずはなってしまった原因を知る事が とても大切です。 原因を知らなくてはそれを治して予防して いく事が出来ないですからね。 そこで足底筋膜炎になってしまう原因は 足に疲労が溜まりすぎて限界を超えている 足の裏の足底筋膜が硬くなっている これが足底筋膜炎になってしまう原因です。 どうしてこのような原因になってしまうのか って事についてはコチラの記事に詳しく書いて あります。 ⇒ 知らないうちに足底筋膜炎になっている! 足底筋膜炎の症状についてはコチラの 記事に書いてあります。 ⇒ 足底筋膜炎の症状をチェック!
筋肉を柔らかくする これはもう絶対条件ですよね 筋肉が硬くなってしまっていて 足底筋膜炎になってしまうので その為には上記に書いた2つのこと お風呂に入る、ストレッチをする っていうのが自分で出来る最適な 治療法です。 後、仕事とかがありますが出来るだけ 歩くのを抑える ことです。 これはなかなか難しいですが痛みが治る までは出来るだけ意識してもらうと いいですね。 これが自分で出来る足底筋膜炎の治療法 でおすすめですね。 足底筋膜炎を治すのにおすすめの ストレッチについてはコチラの ⇒ 足底筋膜炎を治すおすすめストレッチは!