畳み込みニューラルネットワーク

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

伝播

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

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

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

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