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CNNでのフィルター数について

KojiroYamamoto

総合スコア21

Keras

Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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投稿2018/11/28 01:49

編集2018/11/28 03:14

とても初歩的な質問で申し訳ありませんが、CNNを学んでいる際に疑問に感じたことがありますので、ご質問させていただきます。

python

1model.add(Conv2D(32, (3,3) , padding = 'same' , input_shape = (50 , 50 , 3))) 2model.add(Activation("relu")) 3model.add(MaxPooling2D(2,2)) 4 5model.add(Conv2D(64 , (3,3))) 6model.add(Activation("relu")) 7model.add(MaxPooling2D(2,2)) 8 9model.add(Dropout(0.25)) 10 11model.add(Flatten()) 12model.add(Dense(512)) 13model.add(Activation("relu")) 14model.add(Dense(2)) 15model.add(Activation("softmax")) 16

このような50×50ピクセルの3チャンネル画像の2分類ニューラルネットワークがあったとして、一層目では3×3のフィルター32枚で畳み込みを行って、32ノードができます。
プーリングをした後なんですが、今度はフィルター数64枚で畳み込みを行って64ノード出来上がっています。
ここで質問なのですが、64枚のフィルターが畳み込みの対象としたものはなんでしょうか?
32枚のフィルターそれぞれに64枚のフィルターを適応すると32×64ノードできてしまう気がします。

それとも32枚のフィルターをすべて重ねた32チャンネルの一枚の画像というイメージで64枚の畳み込みを行っているのでしょうか。

イメージがわかずご質問させて頂きました。
よろしくお願い致します。

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それとも32枚のフィルターをすべて重ねた32チャンネルの一枚の画像というイメージで64枚の畳み込みを行っているのでしょうか。

その認識であっています。
フィルターごとの出力はすべて統合されて次のレイヤーの入力となります。
フィルター32 でしたら HxWx32 が次のレイヤーの入力になります。

投稿2018/11/28 04:15

tiitoi

総合スコア21954

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KojiroYamamoto

2018/11/28 05:58

なるほど!スッキリいたしました。ありがとうございます。
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