ディープラーニングの勉強してると必ずでてくる畳み込み層と全結合層。今まで、この2つはそれぞれ独立な全く別なものだと思っていました~~(/><)o ちょっと考えたら、それらが独立では無いことに気付きました!(考えが間違ってなければ。。。)


全結合層で、畳み込む関係のノード以外結合重みを0にすると畳み込み層になるかと思います。
反対に、畳み込み層でカーネルを入力サイズと同等にすれば全結合層になるかと思います。


これがちょっと考えたら見えた関係( ・ิω・)ノิまゆげやる
ちょっとしか考えてないから間違ってるかも(>_<)

強い人教えて〜

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