yuji38kwmt https://blog.hatena.ne.jp/yuji38kwmt/ 明日会社がなくなっても https://yuji38kwmt.hatenadiary.jp/ 日記 機械学習 全結合 ニューラルネットワークの全結合：隣接するすべてのニューロンで結合 全結合層の問題点：1次元データに変換するため、空間情報（空間的に近い値はピクセル値も近い）が無視されている ⇒ 畳み込み層なら形状を維持できる。 CNN ストライド：フィルタを移動する間隔 パディング：入力データの周囲にデータを埋めること。出力サイズを一定にするために行う。 Pooling層：縦横方向の空間を小さくする演算 CNNでは「Convolution - ReLU - (Pooling)」というレイヤでつながっていくが、出力層に近い部分では「Affine - ReLU」の組み合わせが用いられる。 畳み込… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fyuji38kwmt.hatenadiary.jp%2Fentry%2F2017%2F09%2F11%2F225250" title="9/4-9/10 学習日記 - 明日会社がなくなっても" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2017-09-11 22:52:50 rich https://yuji38kwmt.hatenadiary.jp/entry/2017/09/11/225250 1.0 100%