Convolutional Neural Networkとは何なのか

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昨日(正確には23時間前くらい)の自分マジで許さない。

Convolution Neural Networkとは・・・NNに「畳み込み」を追加したもの。

畳み込みの適用の流れ

-> (例:) 32x32x3の画像に対して、5x5x3のフィルタを適用すると、28x28x1の層が作成される。

フィルタを増やして重ねてそれらを活性化関数(主にReLUなど)で接続して構築。

これにより、点としてではなく領域ベースの特徴抽出が実現可能。

フィルタの設定

フィルタにおけるパラメータ:

・数, 大きさ, 移動幅, パディング(端の情報の畳み込み回数調整のため)

レイヤ構成

・Convolutional Layer: 特徴量の畳み込みを行う層

・Pooling Layer: レイヤの縮小を行い、扱いやすくするための層

・Fully Connected Layer: 特徴量から、最終的な判定を行う層

感想:

TensorFlowで実装できるようになりたい。実際に物体認識できるようになりたい。

しかし、scikit-learnに慣れてしまったのでよくわからないとこが多い…。

出来たとしてもパソコンじゃそこまで膨大な処理出来ない…。

頑張るか…。