こんにちは､ ディープラーニングの講座にようこそ｡
この直感チュートリアルが順調に進み､ これまで学んできたことを実際に使ってみる機会があったことを願っています｡
そして今日は､ フラット化についてです｡
そして良いことに､ これはとても簡単なステップで､ このチュートリアルはとても早く終わるので､
次の面白いことに移ることができます｡
わかりました｡
これは､ 画像にコンボリューション処理を施した後､ コンボリューションの結果､
または関与する画像にプーリングを適用したものです｡
それで､ このプールされたフィーチャーマップはどうするんですか？
では､ これを平らにして列にします｡
つまり､ 基本的には1行ずつ数字を並べて､ この長い1列に入れるだけです｡
そして､ これを後で人工ニューラルネットワークに入力して､ さらに処理したいからです｡
つまり､ プーリングレイヤーがたくさんある場合や､ プールされたフィーチャーマップがたくさんあるプーリングレイヤーを､
フラット化するとこのようになります｡
この長い列に次々と入力していくと､ 人工ニューラルネットワークの入力の巨大なベクトルができあがるわけです｡
これらをまとめると､ 入力画像があり､ 畳み込み層を適用し､ 畳み込み層の後に適用する値または整流化された線形単位関数を忘れてはいけないということです｡
そして､ プーリングを適用し､ すべてを長いベクトルに平らにします｡ これが人工ニューラルネットワークの入力層となります｡
その具体的な方法については､ 次のチュートリアルで説明します｡
本日のセッションを楽しんでいただき､ 次回お会いできることを楽しみにしています｡
それまでは､ ディープラーニングを楽しんでください｡