質問編集履歴
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●畳みこみ層・・パターンが1なのか-1なのかを比較する
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●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
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# 畳み込み１層
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h_conv1_result = h_conv1.eval(feed_dict=feed_dict)
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for i, result in enumerate(h_conv1_result):
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images = channels_to_images(result)
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save_image("3_%s_h_conv1_%02d.png" % (tag, i), images)
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# プーリング１層
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h_pool1_result = h_pool1.eval(feed_dict=feed_dict)
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for i, result in enumerate(h_pool1_result):
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images = channels_to_images(result)
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save_image("3_%s_h_pool1_%02d.png" % (tag, i), images)
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# 畳み込み２層
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h_conv2_result = h_conv2.eval(feed_dict=feed_dict)
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for i, result in enumerate(h_conv2_result):
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images = channels_to_images(result)
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save_image("3_%s_h_conv2_%02d.png" % (tag, i), images)
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# プーリング２層
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h_pool2_result = h_pool2.eval(feed_dict=feed_dict)
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for i, result in enumerate(h_pool2_result):
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images = channels_to_images(result)
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save_image("3_%s_h_pool2_%02d.png" % (tag, i), images)
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●畳みこみ層・・パターンが1なのか-1なのかを比較する
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●プーリング層・・畳みこみ層の結果を重要な情報を残して縮小する
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●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
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[畳みこみ層とプーリング層の解説記事](http://postd.cc/how-do-convolutional-neural-networks-work/)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。
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●畳みこみ層・・パターンが1なのか-1なのかを比較する
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●プーリング層・・畳みこみ層の結果を重要な情報を残して縮小する
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