ゼロから作るDeepLearning 第7章前半ざっくりまとめ

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1. 「ゼロから作るDeepLearning」 第7章前半ざっくりまとめ （7.3章「プーリング」まで） 2017.2.20 たのっち @dproject21
2. この本のざっくりまとめです • 「ゼロから作るDeepLearning」斎藤 康毅 著 オライリー・ジャパンより2016年9⽉ 発⾏ https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/ • 公式サポートページ https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch • 第7章「畳み込みニューラルネットワーク」前半部です。 （後半の実装については、次回、資料作ります。） https://deeplearning-yokohama.connpass.com/
3. 第6章までやってきたニューラルネットワークは、 1次元データ（⽩⿊データ）を扱うのに向いていた。 畳み込みニューラルネットワークとは ⼊⼒ データ Affine ReLU Affine ReLU Affine ReLU Affine Softmax 第7章で取り上げる畳み込みニューラルネットワークは、 3次元データ（カラー画像データ）を扱えるニューラルネットワーク。 ⼊⼒ データ Conv ReLU Pooling ReLU Affine Softmax Conv ReLU Pooling Conv ReLU Affine
4. 畳み込みニューラルネットワークとは 畳み込みニューラルネットワークでは、 ・3次元データを扱う「畳み込み層（Convolutionレイヤ）」 ・特徴抽出を⾏う「プーリング層（Poolingレイヤ）」 が新たに加わる。 ・前半ではConv-ReLU-(Pooling)の組み合わせを⽤いる ・出⼒に近い層ではAffine-ReLUの組み合わせを⽤いる ・出⼒層ではAffine-Softmaxの組み合わせを⽤いる ⼊⼒ データ Conv ReLU Pooling ReLU Affine Softmax Conv ReLU Pooling Conv ReLU Affine
5. 畳み込み層とは 「畳み込み演算」（画像処理で⾔うところの「フィルタ演算」）を⾏う。 ⼊⼒データ（4, 4）に対してフィルタ（3, 3）の積和演算を⾏う。 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 0 1 0 1 2 1 0 2 ⊛ 15 16 6 15 ⼊⼒データ フィルタ 出⼒
6. 畳み込み層とは 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 0 1 0 1 2 1 0 2 ⊛ 15 16 6 15 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 0 1 0 1 2 1 0 2 ⊛ 15 16 6 15 ⼊⼒データに対して、フィルタを⼀定の間隔でスライドさせながら、 演算を⾏う。
7. 畳み込み層とは 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 0 1 0 1 2 1 0 2 ⊛ 15 16 6 15 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 0 1 0 1 2 1 0 2 ⊛ 15 16 6 15 ⼊⼒データに対して、フィルタを⼀定の間隔でスライドさせながら、 演算を⾏う。
8. 畳み込み層とは バイアスは、フィルタ適⽤後のデータに対して加算する。 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 0 1 0 1 2 1 0 2 ⊛ 15 16 6 15 ⼊⼒データ フィルタ 出⼒ + 18 19 9 18 3 バイアス
9. 畳み込み層とは 出⼒サイズを整えるために「パディング」を⽤いる。 ⼊⼒データの周囲を固定データ（0など）で埋める。 畳み込み演算を何度も⾏うとサイズが⼩さくなっていき、演算不能な状態に なっていく。これを回避するためにパディングを持ちいる。 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 0 1 0 1 2 1 0 2 ⊛ ⼊⼒データ フィルタ 出⼒ 7 12 10 2 4 15 16 10 10 6 15 6 8 10 4 3
10. 畳み込み層とは フィルタの移動間隔を「ストライド」と呼ぶ。 ストライドを⼤きくすると、出⼒サイズは⼩さくなる。 パディングを⼤きくすると、出⼒サイズは⼤きくなる。 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 0 1 0 1 2 1 0 2 ⊛ ⼊⼒データ フィルタ 出⼒ 7 12 10 2 4 15 16 10 10 6 15 6 8 10 4 3
11. 畳み込み層とは 3次元データの畳み込みを⾏う際は、チャンネルの数だけフィルタを⽤意して、 畳込み演算を⾏う。 ⊛ ⼊⼒データ フィルタ 出⼒
12. 畳み込み層とは 各チャンネルごとに出⼒（特徴マップ）を⽤意したい場合、複数のフィルタを ⽤いる。 ⊛ ⼊⼒データ フィルタ 出⼒
13. プーリング層とは プーリングは縦・横⽅向の空間を⼩さくする演算。 あるサイズ（ここでは2×2）の領域から最⼤値を取って集約していく。 ※最⼤値だけでなく平均も扱えるが、画像認識の場合は主に最⼤値で⾏う。 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 3 4 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 3 1 2 3 0 0 1 2 3 3 0 1 2 2 3 0 1 2 3 4 2