これを局所領域のフィルタとして平均と分散を求める。式で書くと以下のようになる。重みであり、上の式では重み付き平均をとっていることになる。一般的に画像では、注目画素から遠くなるほど輝度変化は大きくなるので、その影響を小さくするために、中心から離れるに連れて低下するような重みを用いる。(要するにガウシアンフィルタ)上で求めた値を使って正規化する。subtractionと同義)、その後標準偏差で割るところまで計算すると除算正規化(LCNと同義)と呼ばれるらしい。上の計算をそのまますると、コントラストが小さい領域ほど濃淡がはっきり出てしまうことになる。用意して、以下のような計算をする。なるところは濃淡が強調されることを防ぐ。CNNのうちの一層として使えるようにオブジェクトで定義すると以下のようになる。width]の形の4Dtensorにしてinputに通すだけである。(パラメータは適当に調節する必要あり)ここのコードはGCNと減算正規化もまとめて実装してあったので、拡張の余地を残すためにmethodという引数を入れといた。これで一応theanoでLCNが使えるようになる。正規化が有効かどうかは結局データに依存するのだが、まあ試してみるだけ試す。次はLRNについて書く。svmを使いたかったのでscikit-learnで使い方を調べた。CNNで抽出した特徴をファイルに出力タイトルの通り。(1)はてなブログをはじめよう!may46onez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。