畳み込みニューラル ネットワークにおけるプーリングとフラット化の定義

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) では、プーリングとフラット化は 2 つの非常に重要な概念です。

プーリングの概念

プーリング操作は、CNN ネットワークで一般的に使用される操作であり、特徴マップの次元を削減し、計算量とパラメーターの数を削減し、過剰な処理を防ぐために使用されます。 -フィッティング。

プーリング操作は通常、畳み込み層の後に実行され、その役割は、特徴マップの各小さな領域 (2x2 や 3x3 など) を最大値 (最大プーリング）または平均（平均プーリング）。これにより、パラメーターの数が減り、過学習のリスクが軽減され、より顕著な特徴が抽出されます。

畳み込みニューラル ネットワークにおけるプーリング層の主な役割

プーリング層は CNN で一般的に使用される操作であり、特徴マップの次元を削減し、量を減らすために使用されます。計算量とパラメータの数を調整し、過学習を防ぎます。その主な機能は次のとおりです: 1. 主要な特徴を抽出し、画像の重要な情報を保持します; 2. 特徴マップのサイズを削減し、計算の複雑さを軽減します; 3. パラメータを共有してモデルの汎化能力を強化します; 4. 削減します空間感度が向上し、モデルの堅牢性が向上します。

1. 特徴の次元削減

プーリング操作は通常、畳み込み層の後に実行され、特徴マップの小さな領域 (2x2 や 3x3 など) を縮小することで特徴マップを縮小します。これにより、計算量とパラメータの数が削減されます。

2. 不変性

プーリング操作により、畳み込みニューラル ネットワークは、平行移動、回転、スケーリングなどの入力の小さな変化に対して不変となり、モデルの汎化能力が向上します。

3. 冗長な情報の削除

プーリング操作により、特徴マップ内のノイズや重要でない特徴など、特徴マップ内の冗長な情報を削除でき、それによってモデルの堅牢性が向上します。

4. 過適合の防止

プーリング操作によりモデルの過適合を防止でき、それによってモデルの汎化能力が向上します。

つまり、プーリング層の主な機能は、特徴マップの次元を削減し、冗長な情報を削除し、過剰適合を防止することでモデルの汎化能力を向上させ、モデルの小さな変化に対応できるようにすることです。入力データの不変性。

平坦化の概念

平坦化操作では、多次元特徴マップを 1 次元ベクトルに拡張して、完全に接続された層に入力として渡すことができるようにします。 CNN ネットワークでは、平坦化は通常、プーリング層の後に実行されます。その目的は、特徴マップ内の特徴から抽出された情報をベクトルに圧縮することです。このベクトルは、分類や回帰などのタスクのために完全接続層に供給できます。

平坦化操作のプロセスは、多次元特徴マップを 1 次元ベクトルに拡張することです。たとえば、3x3x64 特徴マップを 1x576 ベクトルに拡張します。拡張されたベクトルは入力特徴ベクトルとみなされ、分類や回帰などのタスクのために完全に接続された層に渡されます。

要約すると、プーリングとフラット化は、CNN ネットワークにおける 2 つの非常に重要な操作です。プーリングにより計算量とパラメータを削減し、過剰適合を防ぐことができます。平坦化により、多次元特徴マップを 1 次元ベクトルに拡張して、完全に接続された層に入力特徴ベクトルを提供できます。

畳み込みニューラル ネットワークにおける平坦化の役割

畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) における平坦化操作は、多次元の特徴マップを 1 次元のベクトルに拡張して、完全に接続された層に入力として渡されます。 CNN ネットワークでは、平坦化は通常、プーリング層の後に実行されます。その主な機能は、特徴マップ内の特徴から抽出された情報をベクトルに圧縮することです。このベクトルは、分類や回帰などのタスクのために全結合層に供給できます。 。具体的には、平坦化の機能には次の点があります:

1. 特徴マップを全結合層で処理できるベクトル形式に変換します

平坦化操作により、多次元構造が拡張されます。特徴マップを 1 次元ベクトルに変換します。たとえば、3x3x64 特徴マップは 1x576 ベクトルに拡張されます。拡張されたベクトルは入力特徴ベクトルと見なされ、分類や回帰などのタスクのために完全に接続された層に渡されます。

2. 特徴の抽出

平坦化操作は、特徴マップの特徴から抽出された情報をベクトルに圧縮します。このベクトルは、特徴抽出手法とみなすことができます。抽出された特徴は、分類、回帰、ターゲット検出などのタスクに使用されます。

3. 計算量とパラメータ数の削減

平坦化演算により、特徴マップ内の特徴から抽出した情報をベクトルに圧縮することができるため、計算量とパラメータ数を削減できます。パラメータの数を増やし、モデルのパフォーマンスを向上させます。

要約すると、平坦化操作の主な機能は、特徴マップを全結合層で処理できるベクトル形式に変換し、特徴を抽出し、計算量とパラメーターの数を削減することです。これにより、モデルの効率と精度が向上します。

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