回答編集履歴
1
d
answer
CHANGED
|
@@ -14,4 +14,20 @@
|
|
|
14
14
|
|
|
15
15
|
|
|
16
16
|
|
|
17
|
-
|
|
17
|
+
|
|
18
|
+
|
|
19
|
+
## 追記
|
|
20
|
+
|
|
21
|
+
まず畳み込みですが、カーネルをスライドさせて線形和で出力を計算する画像処理でいう「フィルタリング」という処理を行っています。
|
|
22
|
+
|
|
23
|
+
|
|
24
|
+
|
|
25
|
+
線形和なので例えば、出力の1つの要素を計算するには、以下のニューロンの結合で計算するのと同じですね。
|
|
26
|
+
|
|
27
|
+
|
|
28
|
+
|
|
29
|
+
このフィルタリングですが、重み次第でエッジであったり、特定の色であったり様々な情報を抽出できます。
|
|
30
|
+
つまり、フィルタの種類をたくさん用意しておけば、それだけ多くの特定が抽出できます。
|
|
31
|
+
下は ResNet の1層目の畳み込み層の馬の入力画像に対する各カーネルによる出力結果です。カーネルの種類によって、エッジや色など抽出されているのがわかると思います。
|
|
32
|
+
|
|
33
|
+
|