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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。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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nouken

総合スコア369

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投稿2018/12/22 13:15

kerasで以下のようなCNNアーキテクチャを作ります。

python

1model = Sequential() 2 3model.add(Conv2D(filters = 32, kernel_size = (5,5), padding = 'same', activation ='relu', input_shape = (28,28,1))) 4model.add(Conv2D(filters = 32, kernel_size = (5,5), padding = 'same', activation ='relu')) 5model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2))) 6model.add(Dropout(0.25)) 7 8 9model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation ='relu')) 10model.add(Conv2D(filters = 64, kernel_size = (3,3), padding = 'same', activation ='relu')) 11model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2))) 12model.add(Dropout(0.25)) 13 14model.add(Flatten()) 15model.add(Dense(256, activation = "relu")) 16model.add(Dropout(0.25)) 17model.add(Dense(10, activation = "softmax"))

この時、model.summaryを見ると

python

1_________________________________________________________________ 2Layer (type) Output Shape Param # 3================================================================= 4conv2d_1 (Conv2D) (None, 28, 28, 32) 832 5_________________________________________________________________ 6conv2d_2 (Conv2D) (None, 28, 28, 32) 25632 7_________________________________________________________________ 8max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 14, 14, 32) 0 9_________________________________________________________________ 10dropout_1 (Dropout) (None, 14, 14, 32) 0 11_________________________________________________________________ 12conv2d_3 (Conv2D) (None, 14, 14, 64) 18496 13_________________________________________________________________ 14conv2d_4 (Conv2D) (None, 14, 14, 64) 36928 15_________________________________________________________________ 16max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 7, 7, 64) 0 17_________________________________________________________________ 18dropout_2 (Dropout) (None, 7, 7, 64) 0 19_________________________________________________________________ 20flatten_1 (Flatten) (None, 3136) 0 21_________________________________________________________________ 22dense_1 (Dense) (None, 256) 803072 23_________________________________________________________________ 24dropout_3 (Dropout) (None, 256) 0 25_________________________________________________________________ 26dense_2 (Dense) (None, 10) 2570 27================================================================= 28Total params: 887,530 29Trainable params: 887,530 30Non-trainable params: 0 31_________________________________________________________________

となります。ここで質問なのですが、conv2D_1のパラメータ数は、

832=((5*5)+1)*32

でわかるのですが、conv2D_2のパラメータ数が

((5*5)+1)3232=26624

ではなく25632となっているのはなぜでしょうか?自分の考え方としては、conv2D_1でできた32枚の特徴マップに対し、55の32枚のフィルターを適用するのでバイアス項を考えて,各特徴マップに対し((55)+1)32のパラメータが入り、それが32枚なので((55)+1)3232=26624と考えました。

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回答1

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ベストアンサー

バイアスを数え間違えています。
model.layers[1].weightsを確認するといいですよ。

TensorFlowバックエンドで実行しているなら

[<tf.Variable 'conv2d_2/kernel:0' shape=(5, 5, 32, 32) dtype=float32_ref>, <tf.Variable 'conv2d_2/bias:0' shape=(32,) dtype=float32_ref>]

とでてくると思います。

バイアスはfilters引数分ですね。

投稿2018/12/22 14:04

編集2018/12/22 14:08
quickquip

総合スコア11029

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nouken

2018/12/23 03:40

回答ありがとうございます!確認なのですが、conv2D_2のフィルターは三次元(5, 5, 32)でありそれが32枚あるから5*5*32*32、バイアスは各フィルターに一つなので32ということでよろしいでしょうか??
quickquip

2018/12/23 05:16

そうなりますね。
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