Q&A
貴重な情報ありがとうございます！
わー このshinvuさんが困惑している内容は俺のとまったく同じですね！（顔が然違うけど ????）
誤差逆伝播法（Backpropagation）の前提は微分チェーンの成立だと思いましたが、
微分チェーンの中に一箇所でも切れったら、誤差逆伝播法が成り立たなくなります。
ところが、例えば、
max pooling処理の場合、最大値でpoolingするわけですけれども、
最大値を抽出する関数に導関数がないですね。
(∵ 最大値を抽出する作業は微分可能で解析的な数式で表されません)
すると、微分チェーンがmax poolingの処で切れてしまい、Backpropagationができなくなるのでは？
ご存じの方教えていただけませんか。
回答2件
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画像の各領域に対して、最大値となる位置で1となり、それ以外の場所では0となるフィルタをかけていると考えてみてはどうでしょうか。
このフィルタは、プーリング層への入力データごとに動的に生成する必要がありますが、これなら微分が可能だと思います。
投稿2020/02/03 00:53
総合スコア143
0
ベストアンサー
見かけたので一応。
https://datascience.stackexchange.com/questions/11699/backprop-through-max-pooling-layers
maxに当たるところは恒等関数（f(x)=x）、それ以外は0（f(x)=0）
となるので
maxに当たるところは勾配1、それ以外は勾配0で逆伝搬しますよ、
ということかと。
投稿2020/02/03 03:51
総合スコア11235
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2020/02/03 01:00