初めに
こんにちは。将棋と筋トレが好きな、情報系大学生のゆうき(@engieerblog_Yu)です。
今回から、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のプーリング層についてまとめていきたいと思います。
プーリング層について
画像や音声などの入力データに使われる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)では、ConvolutionレイヤとPoolingレイヤが用いられます。
前回の記事でConvolutionレイヤについてまとめたので、今回はPooling層についてまとめていきたいと思います。
Convolution層についてまとめた記事は以下です。
プーリング層で行われる処理
プーリング層では、行列で表される二次元の平面を、より小さいサイズの平面にする演算が行われます。
プーリングには、MaxプーリングとAverageプーリングの二つがあり、Maxプーリングでは最大値、Averageプーリングでは平均値を考えます。
まだよくわからないと思うので、具体的にMaxプーリングとAverageプーリングでは、どのような処理が行われているのか解説していきます。
プーリング層では平面を、より小さいサイズの平面にするための演算が行われる
プーリングには、MaxプーリングとAverageプーリングがある
Maxプーリングでは最大値、Averageプーリングでは平均値を考える
Maxプーリング
プーリング層への入力データが以下のような4×4の行列であった場合の、Maxプーリングでの処理です。
4×4の行列を、2×2の行列４つに分けてそれぞれの最大値を抜き出します。
すると出力に、入力データの４つに分けた区間の最大値を集約することができます。
またMaxプーリングは画像認識に用いられることが多いようです。
Maxプーリングは、最大値をより小さいサイズに集約する
Maxプーリングは画像認識に用いられることが多い
Averageプーリング
次にAverageプーリングについてです。
Averageプーリングは、青い範囲の平均値を抜き出します。
出力データは、入力を４つに分けたそれぞれの平均値を集約することができます。
Averageプーリングは、入力データを区間に分けて平均値をとったものを集約する
まとめ
プーリング層では平面を、より小さいサイズの平面にするための演算が行われる
プーリングには、MaxプーリングとAverageプーリングがある
Maxプーリングでは最大値、Averageプーリングでは平均値を考える
Maxプーリングは、最大値をより小さいサイズに集約する
Averageプーリングは、入力データを区間に分けて平均値をとったものを集約する
今回は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のプーリング層についてまとめました。
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最後まで読んでいただきありがとうございました。
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