フィルタはCNNでどのように機能しますか？
質問者：Neyda Veligorsky |最終更新日：2020年2月27日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
畳み込み（変換によるフィルタリングとエンコード）ニューラルネットワーク（ CNN ）では、すべてのネットワーク層が、元のデータに存在する特定の特徴またはパターンの存在の検出フィルターとして機能します。 CNNの最初の層は、比較的簡単に認識および解釈できる（大きな）特徴を検出します。
また、CNNのフィルター番号とは何ですか？各ニューロンは（より正確には、ニューロン入力の重みは、畳み込みカーネルを形成する）の層への入力上の異なる畳み込みを行うので、フィルタの数は、ニューロンの数です。
また、CNNアルゴリズムとは何ですか？畳み込みニューラルネットワーク（ConvNet / CNN ）は、入力画像を取り込み、画像内のさまざまな側面/オブジェクトに重要度（学習可能な重みとバイアス）を割り当て、相互に区別できるディープラーニングアルゴリズムです。
さらに、畳み込みフィルターとは何ですか？
畳み込みは、入力がフィルターによってどのように変更されるかです。畳み込みネットワークでは、複数のフィルターを使用して画像をスライスし、それらを1つずつマッピングして、入力画像のさまざまな部分を学習します。一致するものが見つかるたびに、出力画像にマッピングされます。
CNNのウィンドウサイズとは何ですか？
ウィンドウサイズは、私が知っているように、データの時系列の（スライドする）カットアウトの長さです。たとえば、モデル化するデータx（t）がある場合は、kサイズのウィンドウx（n）、x（n + 1）、、 x（n + k）を使用できます。これは、非再帰的近似器で一般的に使用される方法です。
38関連する質問の回答が見つかりました
CNNは教師あり学習ですか？
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、用途のパーセプトロン、教師あり学習のための機械学習部のアルゴリズムは、データを分析することを人工ニューラルネットワークの特定のタイプです。 CNNは、画像処理、自然言語処理、およびその他の種類の認知タスクに適用されます。
CNNはどのように機能しますか？
CNNが処理する各画像は投票になります。すべての畳み込み層のすべての特徴ピクセルとすべての完全に接続された層のすべての重みに対してこれを行った後、新しい重みはその画像に対してわずかにうまく機能する答えを与えます。次に、これは、ラベル付けされた画像のセット内の後続の各画像で繰り返されます。
畳み込み層はいくつありますか？
畳み込み層の数：私の経験では、畳み込み層が多いほど良いです（理由の範囲内で、各畳み込み層は完全に接続された層への入力特徴の数を減らします）が、約2または3層の後、精度の向上はかなり小さくなりますだからあなたは
CNNのカーネルサイズはどれくらいですか？
一般的な選択は、カーネルサイズを3x3または5x5に保つことです。多くの場合、最初の畳み込み層は大きく保たれます。最初のレイヤーが1つしかないため、サイズはそれほど重要ではなく、入力チャネルも少なくなります。色で3、1です。
ディープラーニングにおけるReLUとは何ですか？
ReLUは、正規化線形ユニットの略で、活性化関数の一種です。数学的には、y = max（0、x）として定義されます。視覚、それは次のようになります。ReLUは特にCNNsに、ニューラルネットワークの中で最も一般的に使用される活性化関数です。
アクティベーションの最大化とは何ですか？
アクティベーションの最大化。活性化の最大化は、その名前が示すように、特定のニューロンの活性化を最大化することを目的としています。 Activation Maximizationでは、重みと目的の出力を一定に保ち、特定のニューロンを最大化するように入力を変更します。
CNNでフラット化されるものは何ですか？
平坦化は、完全に接続されたレイヤに渡される単一の列にプールされた特徴マップを変換する関数です。 Denseは、完全に接続された層をニューラルネットワークに追加します。
CNNのプーリングとは何ですか？
プーリングレイヤー
プーリング層は、 CNNのもう1つの構成要素です。プーリング。その機能は、表現の空間サイズを段階的に縮小して、ネットワーク内のパラメーターと計算の量を削減することです。プーリングレイヤーは、各フィーチャマップで個別に動作します。 畳み込みニューラルネットワークは世界をどのように見ていますか？
畳み込みニューラルネットワークが世界をどのように見るか-畳み込みニューラルネットワークの視覚化手法の調査。今日、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、オブジェクト検出、画像認識、画像検索など、多くのコンピュータービジョン関連タスクで優れたパフォーマンスを実現しています。
CNNはどのように学習しますか？
CNNはコンテキスト内のピクセルを確認するため、画像上の異なる位置にある場合でも、パターンとオブジェクトを学習して認識できます。隣接するピクセルのこれらのグループは、左上隅から右下隅まで画像全体を横切るスライディングウィンドウでスキャンされます。
アクティベーションマップとは何ですか？
アクティベーションマップは、さまざまな線形代数演算の結果として特定の画像が進行するときに、ネットワークのさまざまなレイヤーでのこれらのアクティベーション番号を視覚的に表したものにすぎません。アクティベーションマップは、ネットワークのさまざまなレイヤーでのこれらのアクティベーション番号を視覚的に表したものにすぎません。
CNNの特徴マップとは何ですか？
機能マップは、同じ重みとバイアスを共有するCNN内の異なるユニットによって形成されます。例：上記の機能マップで、レイヤーm-1の各ユニットが画像の特定の受容野から入力を受け取り、レイヤーmのユニットがレイヤーm-1から入力を受け取ると想像してください。
フィーチャーマップとは何ですか？
特徴マップは、データベクトルを特徴空間にマッピングする関数です。カーネルトリックは、内積ステップをスキップし、カーネル関数を使用します。カーネル関数は、有効な内積空間で出力を生成するように表示できますが、計算の手間はかかりません。
ガイド付きバックプロパゲーションとは何ですか？
ディープニューラルネットワークでのガイド付きバックプロパゲーション。バックプロパゲーション中には、プラスの影響を与えるパスとマイナスの影響を与えるパスがあり、これらは奇妙な干渉パターンでキャンセルされ、グラデーションにノイズが発生しているように見えます。
CNNのSoftmaxとは何ですか？
ソフトマックス活性化は通常、ReLU、シグモイド、tanh、または別の活性化関数を使用する代わりに、ニューラルネットの最後の層に適用されます。 softmaxが役立つ理由は、ニューラルネットワークの最後の層の出力を本質的に確率分布に変換するためです。
CNNのSoftmaxレイヤーとは何ですか？
ソフトマックス層は、ニューラルネットワークがマルチクラス関数を実行できるようにします。つまり、ニューラルネットワークは、犬が画像に写っている確率と、追加のオブジェクトが含まれている確率を判断できるようになります。
Softmax分類器とは何ですか？
Softmax分類器は、クロスエントロピー損失を使用します。 Softmax分類器の名前は、 softmax関数から取得されます。この関数は、生のクラススコアを合計して1になる正規化された正の値に押しつぶすために使用され、クロスエントロピー損失を適用できます。