畳み込み
特徴量を強調し、その他の情報量を減らす
プーリング
特徴量を1つにまとめる
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伝播
データが、モデル上を流れていることを伝播という
順伝播
入力層から、出力層に流れる
逆伝播
出力層から、入力層に流れる
CNNの各層の役割
1.畳み込み層
特徴を抽出するフィルターで、特徴マップを抽出する
2.プーリング層
特徴マップを圧縮して、プーリングテーブルを作成する
活性化関数
ニューラルネットワーク等において
入力の和と、出力の関係を定義する関数
出力層では、シグモイド関数や、ロジスティック関数が利用されることが多い
中間層では、ReLU関数が用いられることが多い
損失関数
ニューラルネットワーク等で、結果と正解との関係を表す関数
一致すると、0となり、それ以外は、正の値をとる
