畳み込みやプーリングの考え方がわからない
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畳み込みやプーリングの考え方がわからないです。
現在、以下のサイトを見て勉強しています。
http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow/0202
その中で画像のような説明が出てきました。
説明には
畳み込みやプーリングでは、小さなフィルター（パッチ）をスライドさせて、データ全体をスキャンします。そのため、スライド幅を1とした場合、処理後のサイズは入力するデータより［縦横のサイズ - 1］の分、小さくなります。
例えば、[32x32]の画像を[5x5]のフィルター、スライド幅1で畳み込むと、処理後のサイズは[28x28]になります。
と書いてありました。しかし、[32x32]から縦横－１をしても[31x31]にしかならないし、フィルターとスライド幅分を縦横から引いても[26x26]にしかならないし、どう計算しても[28x28]になりません。なぜここでは[28x28]が算出されているのでしょうか？また、スライド幅1で畳み込むとはどういうことでしょうか？あとパッチ＝バッチ(tf.train.batchメソッドで使われるもの）と同じですよね？
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checkベストアンサー
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とりあえず横方向のみで、元画像の大きさを変えて考えると分かりやすいです。
元画像[5x5] -> スライドできないので１個だけ。
元画像[6x6] -> １回スライドできるので２個。
：
元画像[32x32] -> (32-5)回スライド+1個で28個。
画像のフィルター（パッチ）はpatchなのでtf.train.batchとは全く別のものです。
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処理後のサイズは入力するデータより［(パッチの)縦横のサイズ - 1］の分、小さくなります。
例
一次元
元データ幅9
フィルタ幅5
1 2 3 4 5 6 7 8 9
-----------------
|---x---|
|---x---|
|---x---|
...
|---x---|
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_ _ 3 4 5 6 7 _ _投稿
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