畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本形
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本形
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）として、畳み込み層とプーリング層を繰り返したものが基本の形となります。
畳み込み層では元の画像の特徴がどこに存在しているのかという空間的な情報を取得します。また、プーリング層では特徴を残しつつ元の画像を圧縮します。これにより、特徴の位置のずれに対して頑健性が高いモデルを構築できます。
クイズ
以下の文章を読み，空欄(ア)~(イ)の組み合わせに最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ.
CNNは順伝播型ネットワークの中でも特殊な構造で，（ア）や（イ）と呼ばれる層が複数重なっている．（ア）は入力画像の一部の領域について，特定の特徴を持つか否かを計算できるフィルタを掛け合わせや活性化関数による変換などを行う．（イ） は領域内で最も大きな値を出力したり，領域内の全ての値の平均値を出力したりする．
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- 解説を見る畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は，畳み込み層とプーリング層という2種類の層を持ちます．畳み込み層では画像から特徴を抽出し，プーリング層では画像サイズを決められたルールに従って小さくします． 下図は、それぞれ畳み込みとmaxプーリングの処理を説明した図です。
フィルタの中の数字をどうするかによって、画像から得られる特徴が変わってきますから、CNNでは、それぞれのフィルタをどういった値にすればいいかを学習していくことになります。
すなわち、フィルタの各値が通常のニューラルネットワークで言うところの重みということになるわけです。
maxプーリングの代わりに、avgプーリングと呼ばれる処理を行うこともありますが、こちらは最大値ではなく平均値を取るものです。いずれにせよ、畳み込みと異なり、プーリングは決まった計算を行うだけなので、学習すべきパラメータは存在しません。
（参考: G検定公式テキスト 第2版 第6章 6-1 P205-207）
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