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画像AIを身につけよう④ プーリング編

title pooling

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プーリングの使う場所

プーリングは中間層の画像AIを身につけよう②の続きになります。

立方体の高さ、幅を変えるときに使います。

プーリングについて

プーリングは畳込みの処理とほぼ同じですが、AIの学習時に調整されないパラメータ(層)になります。

どんなフィルタだと、特徴が抽出できるのか。。。ということをAIに学習させるわけではなく、単に、画像の高さ、幅を小さくするだけだからです。

どうやって、高さと幅を小さくするのか?

今回も車の画像を使います。まず、大元の画像

この画像に対して、単純に2×2をずらして行って、その最大値や平均値を集めて画像にします。

こんな感じでずらしていきます。

赤枠の計算されたとこだけを集めると、下記のように、圧縮されたような画像になります。

種類

種類は

  • MaxPooling(最大値)
  • AveragePooling(平均値)

です。MaxPoolingが定番で使われるので、MaxPoolingを選択しておけば良いと思います。

役割

特徴を抑えつつ、画像を圧縮することで、いい感じでAIが学習してくれるようになります。

最後に

これで、DeepLearningので行なっているメインの計算のところがこれで完了です。

この計算を何層も入れることで、AIは特徴を抽出し、画像を分類できるようになります。

他にも、ドロップアウト、バッチノームなどのAIをよりよくする工夫や、残渣ネットワーク、Inceptionという構造状の工夫などもあります。

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