convolution(1x1の畳み込み)を使って次元数を調整する・・・等の説明がなされるけれど、1x1で畳み込んでも結局意味ないじゃん?と最初理解に苦しんだので、自分なりにまとめておく。「1x1の畳み込み」という言葉だけ聞くと、何の意味もないフィルタの様に思えてしまうけれど、実際は1x1xLbeforeという、各層にまたがる細ながーいフィルタを適応している。以下の図の様な細長いフォルタを使って、入力層から重要そうな部分を選別して取り出し、一つの層にまとめている。この処理を出力層分(HxWxLafter回)繰り返すことによって、層数を簡単に任意の値にできるという点が最大のメリット。以下に、パラメータ、入出力サイズ、メリットについても自分なりの理解をまとめる。#自分なりの理解なので、間違っている部分があれば是非ご指摘ください。convolution(1x1の畳み込み)の概念図]1x1の畳み込みを出力一層で適応した場合はこうなる。上記畳み込みフィルタを必要な出力層(Lafter)分だけ適応して、重ねることで任意の総数の出力を得ることができる。この図では、層数を増やす形で畳み込みフィルタを適応している。convolutionのメリット最大のメリットは層数を簡単に任意の値に変更できる点。他にも副次的に色々とメリットがある。読者になるリンクはてなブログブログをはじめる週刊はてなブログはてなブログProプライバシーポリシープライバシーポリシーはてなブログをはじめよう!t_nkbさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。