- 9.3 Pooling - 9.4 Convolution and Pooling as a Infinitely Strong Prior - 9.5 Variants of the Basic Convolution Function - 9.6 Structured Outputs - 9.7 Data Types - 9.8 Efficient Convolution Algorithms - 9.9 Random or Unsupervised Features - 9.10 The Neuroscientific Basic for Convolutional Networks - 9.11 Convolutional Networks and the History of Deep Learning 基礎的な話題 詳細・発展的な話題 歴史背景などの補⾜
unit とすべての⼊⼒ unit が作⽤することを意味する) (1, m) Input units ⼀⽅で,Convolutional networks は sparse な interaction を持つ. これは⼊⼒より⼩さな kernel によって得られる性質である. (m, n) Parameters (1, n) Output units = I H S m inputs, n outputs ͷ߹
detector units より少ない pooling units を使う (downsampling). これはネットワークの計算効率も改善する.パラメーターを保存するためのメ モリ容量の削減にもなる. stride between pools of 2. a pool width of 3 Fig 9.10 downsampling の例を紹介.