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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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chainer CNNでアウトプットに配列(2次元)を出す方法

simasimaa

総合スコア41

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2018/10/12 16:23

編集2018/10/12 16:49

畳み込みニューラルネットワークで
2次元配列Aを入力して二次元配列Bを出力するということをしたいです。
chainerを使ったCNNは、入力に2次元配列、出力にそのラベル(数字)を使ったものしかやっていないため詳しくはわかりません。そこで
1、そもそもこれは可能なのでしょうか。可能ならばどのようにすればいいか知りたいです。
2、不可能ならば、何か別の方法はありませんか?

一応私がぱっと思いつく解決策は
インプットに二次元配列、整数a,b
アウトプットに出力の二次元配列の(a,b)の座標の値

です。これをすべての座標でやります。
このような回りくどいやり方をしなくても解決できるのでしょうか

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ベストアンサー

全結合層を使わずに畳み込み層のみで構成すればいいのでは
fully convolutional networks(FCN)と呼ばれている手法です。

投稿2018/10/12 17:26

puroko3

総合スコア185

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simasimaa

2018/10/13 02:36

あまり詳しくないのですが、この手法は出力と入力の配列のサイズが違っても大丈夫なのでしょうか あと、おすすめのリファレンスなどあれば教えていただきたいです
puroko3

2018/10/13 04:56 編集

出力サイズが入力サイズより大きければ、どこかでパディングをかける。 出力サイズが入力サイズより小さければ、どこかでプーリングするなどをすればサイズが違っても対応できるかと思います。 お勧めのリファレンスはわかりませんが、今適当に調べて良さげだったものを貼っておきます。 https://www.wantedly.com/companies/xcompass/post_articles/72450 convolution とは逆の操作を行うdeconvolution networkを導入する事で精度が上がるようですね。これは私も知りませんでした。 まあ質問者さんが何をしたいかにもよりますが、とりあえずは畳み込み層のみのネットワークを試せばいいかと思います。
simasimaa

2018/10/13 12:01

お答えいただきありがとうございます。 入力出力がそれぞれ3次元になった場合はどうすればいいでしょうか
puroko3

2018/10/13 16:29 編集

そもそも畳み込み層は3次元でも100次元でもいくらでも変形できるネットワークですので対応可能です。
simasimaa

2018/11/02 04:42

遅くなって申し訳ありません ありがとうございます。 解決できそうです
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