C4W1

CourseraでAndrew Ng氏のDeep Learning Specializationを受講しています。

いま、course4: Convolutional Neural Networksです。

week1が終わりました＼(^_^)／

自分用のまとめをあげます。

 CNNが始まりました。画像認識に興味があるので楽しみです！

よくCNNの説明で箱の形の絵がでてたのはこれだったのか。conv filterで特徴量を抽出していく、poolingでshrinkしていく。おもしろいけれど、これで本当に特徴をつかめてるのか、大事な情報を落としてしまっていないのか、不思議な気がします。

プログラミング課題は、conv_forwardをpythonとtfで書く。

find the corners of the current sliceはc loopの外でいいんじゃないかなぁ。どちらでも動いたけどもやもや。。

Xavier initializerってどういうものなんだろう。ほかのとどう違うんだろう。調べたけどわからないなぁ。もやもや。このあたりになってくると、ネットで調べてもよくわかならくて。日本語の情報が少ないのはそれだけ新しいってことなんでしょうか。

さらにBack propagation(optional)の部分は、式の導出もわからず。もやもやもや。そのままコードにして動かしましたが、何をやっているのかつかめなかったorz...　しかし、かなり時間を費やしてしまったので先へ進めます。

week2へ続く〜