機械学習名古屋 第４回勉強会(ディープラーニングその2)に行ってきた。

・勉強会の概要
1. 「深層学習」読書会
　教本として、「深層学習」の6章を読む。　
2. TensorFlow ミニ・ハンズオン
　TensorFlowの公式チュートリアルのMNIST For ML Beginnersを少し変えて、
　畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をTensorFlowで作って解いてみる。
　→ ハンズオン資料

という内容だった。
講師は@antimon2さん。

畳み込み(Convolution)は、画像処理の畳み込みフィルターのそれ。
実際には演算としては相関だが、畳み込みの演算と符号を逆転させただけで結果は一緒なので畳み込みと呼んでる。
畳み込みの働きとしては、画像フィルタであり、元画像に対して小さい画像を掛け合わせる処理をしている。その小さい画像の内容がフィルタの特性を決める。
例えば、縦の縞模様の画像をフィルタに使うと、フィルタ適用後は縦の線になった部分が取り出される。
前回の普通のニューラルネットワークでは重み(とバイアス値)を計算していたが、畳み込みニューラルネットワークではフィルタを最適になるように計算する。