ディープラーニング・ハンズオン勉強会（１６・１２・２９）用資料

1. ディープラーニング・ハンズオン勉強会
モデル解説資料
2016/12/29
大政孝充

2. 内容
1. 全結合のしくみ
2. Convolutionしくみ
3. プーリングのしくみ
4. CNNの流れ
5. convolutionによる特徴量抽出
6. poolingの位置普遍性
7. CNNをニューロンで表⽰

3. 1. 全結合のしくみ

4. 28
28
200
L1
200
L2
10
L3

5. 2. Convolu*onしくみ

6. 28
28
24
24
0
0
0
1
0
0
1
1
1
0
1 0 0 1 1
0 0 1 1 0
0 1 0 1 1
0
1
0
1
1
1
0
1
0
1 1
1
0
0
0
1
0
1
0
1
0 1 0 0 0
3
5
5
filter 1 channel 1

7. 32 32
conv 1

8. 3 プーリングのしくみ

9. 24
24
12
12
0
0
0
1 1

10. ４.CNNの流れ

11. 32 32
conv 1 pool 1
32
32

12. 64
conv 2 pool 2
64 64 × 32 64
32
4
4
12
12
8
8
8
8

13. 64
conv 2 pool 2
64 64 × 32 64 10
L1
32
4×4×64＝1024

14. ５.convolutionによる特徴量抽出

15. 0.9
0.3
0.8 0.1
0.0

16. filter 1

17. ６.poolingの位置普遍性

18. 0.5
0.3
0.4
0.9
0.3
0.9
0.3
0.4
0.9
0.9

19. ７.CNNをニューロンで表⽰

20. 32 32
conv 1

21. 32 32
conv 1

22. 32 32
conv 1

23. 32 32
conv 1

24. 32 32
conv 1

25. 32 32
conv 1

26. 32 32
conv 1

27. 32 32
conv 1

28. 32 32
conv 1