[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
5 likes1,904 views
Документ обсуждает концепции свёрточных нейронных сетей и их вычислительную эффективность. Основное внимание уделяется размеру receptive field и различным конфигурациям свёрток, включая использование разных типов данных. Приведены ссылки на дополнительные ресурсы для более глубокого понимания темы.
![[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク](https://image.slidesharecdn.com/deeplearning9-180601022901/85/DL-Deep-Learning-9-1-320.jpg)
[DL輪読会]Deep Learning 第9章 畳み込みネットワーク
- 3. • – – • –
- 6. 1 1
- 7. • 畳畳みみ込込みみ 全全結結合合 畳畳みみ込込みみにによよるる効効率率性性 要要素素数数 2 319*280*320*280 > 80億 1 / 40億 演演算算数数 ((乗乗算算,, 加加算算)) 319*280*3 = 267,960 > 160億 1 / 6万 320x280 319x280 http://www.deeplearningbook.org/slides/09_conv.pdf
- 8. • – • • – •
- 9. • –
- 11. • – – • • ( )
- 12. • – – –
- 13. ��� ����������������������� • ���������������������������������� ������������������ – ������ ���������������������������� – ������ ���������������������������� – ���������������������������������������� ���������� • ����������������������������������� ����� – ����������������� – ��������������������������������������� ��������
- 14. • – stride=2
- 15. • – valid: same:
- 16. ��� ������������� • ������������������������� – ������� ��������������������� – ��������������������������������������� ������� ��������� , =2 - - ( ) , =2
- 17. • – – , 2 -
- 18. ��� ���� • �������������������������� – ������������ – ������� ���������������������������� → 10
- 19. ��� ������ • ������������������ • �))������������������������� – (�� ������������������ – )�� �������� ������������������������������� ��� 単一チャネル 複数チャネル 1次元 音声波形 スケルトンのアニメーションデータ 2次元 フーリエ変換で事前処理された音声データ カラー画像データ 3次元 体積データ カラー動画データ
- 21. • • • •
- 22. ���� ������������������ • ������I ������������ • �������C��� ���������� ���� �������� ������������������������� ��������� ��������� ������������� �������� ��������� �������������� ������������ �� ������� • �������� ������ ��� – ����C ��������������IC���
- 23. ���� ������������������ ������������������� • ����������� – ��� ���������������������F – ����������������������F – �������������������F – ������ ������������F – ��������� ���������������������������������F • ������� �����������������������������F • ��� – ����������������������������������� ����vowF – ���������������������������������������������
- 24. • – – – • –
- 25. ����������������������� • ������������������������������������ • ������������������������������ – �������������������������� • �������� �������������������������������������������������� – ������� ����������� ������������ ��������������������� • ����������������������������������� – ����� ����������������������������������� – )��� �������� ������� ������
- 26. ecdj • ������������� – ���������������������� ����������������������� – ���� ���������������������������������������������������������� �������������������������������� • ����������������������������������������������������������� – ��������������������������� ������������������������������