さまざまなタイプの畳み込みレイヤー

• 単純な畳み込み。
• 1x1畳み込み。
• 平坦化された畳み込み。
• 空間およびクロスチャネルの畳み込み。
• 深さ方向に分離可能な畳み込み。
• グループ化された畳み込み。
• シャッフルされたグループ化された畳み込み。

さらに、ディープラーニングの畳み込みとは何ですか？畳み込みとは、入力にフィルターを適用するだけで、アクティブ化が行われることです。フィルターはライン検出器などの手作りが可能ですが、畳み込みニューラルネットワークの革新は、特定の予測問題のコンテキストでトレーニング中にフィルターを学習することです。

また、3D畳み込みとは何ですか？

3Dたたみ込みこれは、 3Dボリュームデータの2Dたたみ込みです。フィルタの深さは、入力レイヤーの深さと同じです。 3Dフィルターは、2方向（画像の高さと幅）にのみ移動します。このような操作の出力は2D画像です（1チャンネルのみ）。当然、 3D畳み込みがあります。

畳み込みはどのように機能しますか？

畳み込みという用語は、2つの関数を数学的に組み合わせて3番目の関数を生成することを意味します。 2つの情報セットをマージします。 CNNの場合、フィルターまたはカーネル（これらの用語は同じ意味で使用されます）を使用して入力データに対して畳み込みが実行され、特徴マップが生成されます。