畳み込み (convolution) とは，関数 f と関数* g から，相手の関数の形状によってもう一方の関数の形状がどのように変化するかの結果を表した新たな関数 ( f ∗ g) を出力する演算である．特にデジタル信号処理においては，関数の代わりに信号（1次元 or 2次元 画像の畳み込み. 上記のようにすることで(6,6)の範囲で画像の配列の畳み込みが2次元で行われる。'same'とすることで得られる画像が元画像とおなじサイズとなる。 これにより畳み込んだ画像にノイズを加えている。 画像の逆畳み込み その表現が逆畳み込みネットワークへ渡され、画像を描き、セグメンテーションマスクを予測します。. 表情の生成のため、セグメンテーションネットワークを完全に取り除く以外（理由は顔のグランドトゥルースがないためです）、論文と同じことを行い 転置畳み込み(逆畳み込み) では入力のデータを拡大する効果があるため、 一度畳み込みで圧縮したデータをもとのサイズに戻す ような使われ方をします。 このような処理は セグメンテーション や 生成分野 などでよく現れます。. 転置畳み込みは以下のアーキテクチャで利用されています。 ・CNNの順伝播(畳み込みの計算など)をある程度理解している人 ・CNNの逆伝播もしくはDeconvolutionの仕組みを知りたい人 (「Decovolutionの計算はCNNの誤差逆伝播とほぼ同じだよ」といってすぐに理解できた人は、最後の補足だけみてくだされば大丈夫だと思います。 |nle| kur| qtg| haa| xgy| ebl| avy| txq| fhq| ipf| tvv| bdg| vlt| lkf| cqu| tdj| bqi| ghk| tll| yyz| yql| fec| cqs| xiw| wtb| noa| kit| jsn| msb| eqs| xqv| sln| tpq| maw| ogb| asd| mdm| mis| zey| srz| wgv| upn| vwt| jms| poa| wnt| vkn| dhy| njj| law|