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CNNの各層のneuron数(ノード数)と層数と訓練画像の関係

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IS.SEKI

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今晩は

DNNをある程度知りたいため、最近時間がある時に懸命に勉強しましたが、
やはり、設計の基本はまだ分かっていない感じです。

まず現在自分の認識が正しいかどうか確認したいのです。

① CNNの各層(feature map, pooling map )のノード数は入力画像の幅と縦に正比例だと考えば良い
② CNNの層の数は基本は入力画像の幅と縦と関係なく、学習画像の数に正比例だと考えば良い

のでしょうか。

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> ① CNNの各層(feature map, pooling map )のノード数は入力画像の幅と縦に正比例だと考えば良い

総じてみれば、そうでしょう。

>② CNNの層の数は基本は入力画像の幅と縦と関係なく、学習画像の数に正比例だと考えば良い 

これは微妙????

御存知の方はいらっしゃらないのでしょうか。

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1は必ずしも必須ではないですが、まあそういう設計の方が無難でしょう。
2の方はそうは言い切れない部分があると考えます。


ざっと考えただけでも、

  • 画像の複雑さ(MNISTと物体写真じゃだいぶ違う)
  • 分類クラス数(2値分類と1000値分類ではやはり後者のほうが複雑なネットワークを要求されるのでは? という仮説)

は確実に変数に入ってくるので、難しいなと。

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2のほうはモデルの性能がパラメータの数に比例するか…という問いに置き換えてもいいかなと思いかす。そこで、例えばSpeed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectorsのTable 2を見てみると、同じデータセットに対してパラメータの数とモデルの性能が比較されているので、参考になりそうです。大まかな傾向としては、パラメータの数が増えれば性能が上がる、と言えそうではありますが、MobileNetは他よりも規模が小さい割にはパフォーマンスが出ています。

少なくとも正比例する要素はないかなぁ。

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