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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pooling層の計算について

kazuki310

総合スコア13

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2020/05/12 22:54

編集2020/05/13 00:16

前提・実現したいこと

Pooling層の計算の仕方を知りたい。

発生している問題・エラーメッセージ

畳み込み後98✖︎98の画像をフィルターサイズ(2、2)、ストライド=2の条件でMaxPoolingで出力された特徴マップの高さと横幅のピクセル数を求めたいのですが、具体的な計算方法がわかりません。

試したこと

イメージ説明

こちらの画像を参考にすると
98-1/2+1=49.5
49.5*49.5=2450.25
こちらが出てきたのですがこちらの計算式は合ってますか?

試したこと②

イメージ説明
こちらの式も参考にPooling層の計算をしてみました。

w2 = 98-2/2 +1 = 49
h2 = 98-2/2 +1 = 49
49*49 = 2401ピクセル??

いまいちMaxPoolingの計算方法が分からなくこちらで質問させていただきました。

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ベストアンサー

98-1/2+1=49.5
49.5*49.5=2450.25
こちらが出てきたのですがこちらの計算式は合ってますか?

床関数の処理が抜けています。小数点以下は切り捨てて、出力サイズは49x49になります。

floor((98-1)/2)+1=floor(48.5)+1=49

畳み込みもプーリングも出力サイズの考え方は同じです。(プーリングの場合は普通、パディング=0)

投稿2020/05/13 02:39

編集2020/05/13 02:40
tiitoi

総合スコア21956

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kazuki310

2020/05/13 11:08

なるほど。床関数の処理が必要なのですね。 理解できました。ありがとうございます!
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