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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。
イメージ説明
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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回答 2

checkベストアンサー

+1

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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+1

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。 


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---|
-----------------
_ _ 3 4 5 6 7 _ _

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