ガナリヤのQrunchガナリヤのQrunch競プロなどをします。勉強ログ画像im2colNumpyだと適当にやると、実行が遅くなる。そこで、フィルターの適用部分ごとに一行に展開して、線形代数の積ができる。CNNの特徴CNNは層を連ねると、各レイヤに特徴が出てくる。Convolutionレイヤは、フィルターの重みが、Affineの全結合の重みに相当する。フィルターの重みを学習していくが、これは入力された画像の特徴を取れるように学習されていく。層が深くなればなるほど、より高度で抽象的なモノに値するようになる。まとめCNNは、画像の特徴を取れるように畳み込みレイヤを加えたDNNである。レイヤを深くすれば、深いレイヤほど物体の形や特徴を理解できるようになる。