【ラビットチャレンジレポート】深層学習day2 Section4:畳み込みニューラルネットワークの概念

E資格受験に必要なJDLA認定講座の一つであるラビット・チャレンジ(https://ai999.careers/rabbit/)のレポート用ページです。

100文字以上要点まとめ

全体像

【CNNで扱えるデータ】
CNNでは次元間のつながりのあるデータを扱える
 音声、CTスキャン画像、カラー画像、動画など

【構造図(例)】
⑨出力層
⑧全結合層
⑦プーリング層
⑥畳み込み層
⑤畳み込み層
④プーリング層
③畳み込み層
②畳み込み層
①入力層

畳み込み層

【畳み込み層】
3次元の空間情報も学習できるような層

プーリング層

対象領域のMax値または平均値を取得
 マックスプーリング
 アベレージプーリング

実装演習

エビデンス

確認テスト

①サイズ6×6の入力画像を、サイズ2×2のフィルタで畳み込んだ時の出力画像のサイズを答えよ。なおストライドとパディングは1とする。

 7×7

時間

12/16 00:50 実装以外

12/19 0:50

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