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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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。
ご教授お願い致します。
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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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