CS 230 - 畳み込みニューラルネットワーク チートシート

アフシンアミディ・シェルビンアミディ 著 チャントゥアンアイン・中井喜之 訳 概要 伝統的な畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャ CNNとしても知られる畳み込みニューラルネットワークは一般的に次の層で構成される特定種類のニューラルネットワークです。 畳み込み層とプーリング層は次のセクションで説明されるハイパーパラメータに関してファインチューニングできます。 層の種類 畳み込み層 (CONV) 畳み込み層 (CONV)は入力$I$を各次元に関して走査する時に、畳み込み演算を行うフィルタを使用します。畳み込み層のハイパーパラメータにはフィルタサイズ$F$とストライド$S$が含まれます。結果出力$O$は特徴マップまたは活性化マップと呼ばれます。 注: 畳み込みステップは1次元や3次元の場合にも一般化できます。 プーリング (POOL) プーリング層 (POOL)は位置不変性をもつ縮小操

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CNNの計算量についてのパラメータ数などで分かりやすい説明/翻訳感謝です。