translation画像認識シリーズ第9弾です。post.前回はmodel_train関数内の活性化関数ReLUの図による説明をおこないました。diagrams.この手のものはやり尽くされていますが、ただ一から全部やってみたかった。ことで今回はMaxPooling2Dを解説していきたいと思いMASU。Python取り敢えず全体のコードは以下になります。3)))model.add(Activation('relu'))Activation('relu')を説明しました。2)))MaxPooling2Dを説明します。it.上に示した図は、9X9のRGB画像に3X3のフィルタリングを行った場合の模式図です。filtering.RGBが3つの層に別れて、それぞれにフィルタリングを行い、最後にその全ての数値を足し合わせます。これにより、アウトプットは約1.02となります。最終的に前回説明したようなフィルターの数だけ重なったConvレイヤーができます。post.さらに前回の活性化関数ReLUが適用されていきます。post.そしてレイヤーの一つ一つにMaxPooling2Dが適用されまつ。PoolingはConvolutionレイヤーの次元数を削減しています。「この手法は上手く働くが、実のところその理由はまだよく分かっていない」と言っています。stackexchange.comとにかく、このConv2DからMaxPooling2Dまでが適用された図をみて全体の流れをおさらいしまそう。2)))残りの説明は次回に持ち越します。お次はDropout()からです。(current)84。