CNN

CNNの構成

CNNによると、合成乗算ニューラルネットワークは合成乗算層と完全接続層を同時に使用している.
Convolution演算(+Relu)>連結サブサンプリングを行い、次元を縮小>Convolution演算(+Relu)>連結サブサンプリングを行い、次元を縮小(繰り返し)

→ 이렇게 해주면 2차원 입력값이 1차원으로 펼쳐지게 된다 그러면 Fully Connected에 연결해 준다.

">Dese layer>出力を複数回繰り返す

プールは何ですか。

Max Pooling 2 x 2サイズのフルサイズ(Pool size)は、ストライプ2のMax Pooling層を通過した場合、2 x 2サイズの特性図から最大値が抽出される.

Average pooling Average poolingは、2 x 2サイズの特性図から平均値を抽出する方式である.

このように次元を縮小する理由は,重要な部分だけを抽出して用いる意味が強いからである.これがサブサンプリングプールの役割です.

平坦層(Flatten layer)

2番目のプール層を過ぎると、完全接続層に接続する必要がありますが、プールの特性図では2次元であり、完全接続層は1次元であるため、演算はできません.
したがって,集約された触角図を1次元に展開する必要があり,この動作をFlattenlayerと呼ぶ.

これにより行列乗算が可能となり,Dese layerを引き続き使用することができる.

CNN活用例

物体検出

画像分割は、各オブジェクトの画素分離を示す

人物と背景とを分ける、背景処理が曖昧で人物に焦点を当てる技術

.

医療画像から陽性/陰性部分を認識する、悪性部分を分割認識する

.

自主走行物体認識

姿勢検出

Just Danceは、Pose検出を適用して作られたゲームです.

品質改善

Style Transfer

写真色復元(着色)