tensorflowでの画像入力とディープラーニングを学んでいるところなのですが、畳みこみ層とプーリング層での処理の違いが判らなくて、質問させていただきました。
qiita記事を読んでいます。
各第一層と各第二層では、学習している観点がちがう(例えば、画像の丸みを解析している層と傾斜を解析している層)のはなんとなくわかるのですが、なぜ畳みこみ層とプーリング層でやっている処理が同じなのでしょうか。
畳みこみ層とプーリング層の解説記事を読んでいると、各層の処理はまったく違うものだという認識なのですが。
●畳みこみ層・・パターンが1なのか-1なのかを比較する
●プーリング層・・畳みこみ層の結果をウィンドウに細分化し、それぞれのウィンドウで最大値を算出して画像の適合度を担保することで、重要な情報を残して縮小する
python
1 # 畳み込み1層 2 h_conv1_result = h_conv1.eval(feed_dict=feed_dict) 3 for i, result in enumerate(h_conv1_result): 4 images = channels_to_images(result) 5 save_image("3_%s_h_conv1_%02d.png" % (tag, i), images) 6 7 # プーリング1層 8 h_pool1_result = h_pool1.eval(feed_dict=feed_dict) 9 for i, result in enumerate(h_pool1_result): 10 images = channels_to_images(result) 11 save_image("3_%s_h_pool1_%02d.png" % (tag, i), images) 12 13 # 畳み込み2層 14 h_conv2_result = h_conv2.eval(feed_dict=feed_dict) 15 for i, result in enumerate(h_conv2_result): 16 images = channels_to_images(result) 17 save_image("3_%s_h_conv2_%02d.png" % (tag, i), images) 18 19 # プーリング2層 20 h_pool2_result = h_pool2.eval(feed_dict=feed_dict) 21 for i, result in enumerate(h_pool2_result): 22 images = channels_to_images(result) 23 save_image("3_%s_h_pool2_%02d.png" % (tag, i), images) 24
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