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Python

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サンプルコードの変数の意味が分からない。

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投稿2018/11/29 09:53

O'REIKKY社のゼロから作るDeep Learningという本を参考にして、自分のデータに合わせたモデルを構築したいと考えているのですが、CNNを定義するサンプルコードの、filter_numとfilter_sizeという変数の意味がよくわかりません。
filter_num=30,filter_size=5というのは、5*5のフィルターを30個使うという意味でしょうか?
また、今回自分のモデルを作成するに当たって、フィルターのサイズが縦横同じではないものが必要なのですが、どのようにコードを改変すればよいのでしょうか?
実装したいフィルターのサイズは(2,200)です。
#サンプルコード

python

# coding: utf-8 import sys, os sys.path.append(os.pardir) # 親ディレクトリのファイルをインポートするための設定 import pickle import numpy as np from collections import OrderedDict from common.layers import * from common.gradient import numerical_gradient class SimpleConvNet: """単純なConvNet conv - relu - pool - affine - relu - affine - softmax Parameters ---------- input_size : 入力サイズ(MNISTの場合は784) hidden_size_list : 隠れ層のニューロンの数のリスト(e.g. [100, 100, 100]) output_size : 出力サイズ(MNISTの場合は10) activation : 'relu' or 'sigmoid' weight_init_std : 重みの標準偏差を指定(e.g. 0.01) 'relu'または'he'を指定した場合は「Heの初期値」を設定 'sigmoid'または'xavier'を指定した場合は「Xavierの初期値」を設定 """ def __init__(self, input_dim=(1, 28, 28), conv_param={'filter_num':30, 'filter_size':5, 'pad':0, 'stride':1}, hidden_size=100, output_size=10, weight_init_std=0.01): filter_num = conv_param['filter_num'] filter_size = conv_param['filter_size'] filter_pad = conv_param['pad'] filter_stride = conv_param['stride'] input_size = input_dim[1] conv_output_size = (input_size - filter_size + 2*filter_pad) / filter_stride + 1 pool_output_size = int(filter_num * (conv_output_size/2) * (conv_output_size/2))

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