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DNN(ディープラーニング)ライブラリ : chainerとTensorFlowの比較 (2) ~CNN編~ - Qiita
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はじめに 前回の記事 では,multi layer perceptron(MLP)のサンプルコードを走らせてみました.今回は畳... はじめに 前回の記事 では,multi layer perceptron(MLP)のサンプルコードを走らせてみました.今回は畳み込みニューラルネットワーク(CNN)です. サンプルコード データセット・ネットワーク構造 データセットは前回と同じくMNISTの手書き文字データセットを使います($28 \times 28$の画像). CNNの説明及びネットワーク構造について次の図を作ってみました. 畳み込み層 畳み込みのフィルタサイズは$5 \times 5$で,ゼロパディングをしているので出力画像は入力画像と同じサイズになります.このパディングの操作,いまいち何のためにやっているか(やっていいのか)が説明できませんでした. サイズが途中で変わらないので次元の計算が簡単になる? 画像端の部分の特徴量抽出ができる? という感じなのでしょうか? プーリング プーリング層ではマックス・プーリングを使