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2018/11/15 14:28

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tiitoi
tiitoi

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  ![イメージ説明](4b94a45f65207c2fb7722198dd0ff13d.png)
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+ ## 追記
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+ 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。
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+ ![イメージ説明](c04976c0762779af9e261176eac0d4c5.gif)
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+ 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。
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+ ![イメージ説明](7e7e79f6d0c0c6ffc1bb17811d829cff.png)
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+ 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。
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+ 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。
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+ 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。
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+ ![イメージ説明](0f623b7746f73c0d639ec8ae78da7bf2.png)