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> 諸々について。**どうして32か？これは単に
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> 諸々について。**どうして32か？これは単に試行と経験で得られたマジックナンバーなのです。**これはCNNsの定義の中では本当に小さい数値に過ぎません(単にグレースケールイメージから基本的なエッヂを検出するだけであれば、既に8個の異なるフィルタが必要になるということに注意してください 訳注:8方向?2^8=8bitグレースケール?)。
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> 諸々について。**どうして32か？これは単に思考と経験で得られたマジックナンバーなのです。**これはCNNsの定義の中では本当に小さい数値に過ぎません(単にグレースケールイメージから基本的なエッヂを検出するだけであれば、既に8個の異なるフィルタが必要になるということに注意してください 訳注:2^8=8bitグレースケール?)。
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> 諸々について。**どうして32か？これは単に思考と経験で得られたマジックナンバーなのです。**これはCNNsの定義の中では本当に小さい数値に過ぎません(単にグレースケールイメージから基本的なエッヂを検出するだけであれば、既に8個の異なるフィルタが必要になるということに注意してください 訳注:8方向?2^8=8bitグレースケール?)。
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どうして32コなの？となると、恐らく「処理が軽いけれども十分に判別できるライン」が32だったのだろうと思います（2＾5でキリがいいですし）。
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**2017-09-17 22:00過ぎ追記**
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[Stackoverflowのlejlotさん](https://stackoverflow.com/questions/38201178/understanding-deep-mnist-for-experts)がかなり丁寧にまとめていましたので引用します。
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> (中略)MNISTのなかで、イメージ全体に5x5の畳み込みカーネルを走査させることを通して、画像を直線的にマッピングしており、このようなフィルタを32個作っているのです。
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> 例えば、このようなフィルター１個であれば、エッヂ検出装置として働きます。
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> 別の例では、斜めの線を検出することができます。
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> 諸々について。**どうして32か？これは単に思考と経験で得られたマジックナンバーなのです。**これはCNNsの定義の中では本当に小さい数値に過ぎません(単にグレースケールイメージから基本的なエッヂを検出するだけであれば、既に8個の異なるフィルタが必要になるということに注意してください 訳注:2^8=8bitグレースケール?)。
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先行事例を調べる途中で、概念や言葉だけではわかりにくいから、[**3Dでゴリゴリ動かせるWEB上のMNIST**](http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/)を使ってはどうだ？という提案がありましたので、参考にリンクをつけておきます。
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