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畳み込みニューラルネットワークに関する本や記事を数冊読んだのですが、その概念は理解しているようですが、下の画像のようにどのように配置すればよいかわかりません:( 出典：what-when-how.com）代替テキスト

28x28の正規化されたピクセルINPUTから、サイズ24x24の4つの特徴マップを取得します。しかし、それらを取得する方法は？INPUT画像のサイズを変更しますか？または画像変換を実行しますか？しかし、どのような変換ですか？または、入力画像を24x24 x4コーナーの4つのサイズにカットしますか？プロセスがわかりません。各ステップで画像を切り取ったり、サイズを小さくしたりしているようです。おかげで助けてください。

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これは、CNN Matlabで使用されるCONV2関数のmatlabヘルプファイルです（畳み込み層を取得するため）。それを注意深く読んでください、そうすればあなたはあなたの答えを見るでしょう。

%CONV2 Two dimensional convolution.
%   C = CONV2(A, B) performs the 2-D convolution of matrices A and B.
%   If [ma,na] = size(A), [mb,nb] = size(B), and [mc,nc] = size(C), then
%   mc = max([ma+mb-1,ma,mb]) and nc = max([na+nb-1,na,nb]).
%
%   C = CONV2(H1, H2, A) convolves A first with the vector H1 along the
%   rows and then with the vector H2 along the columns. If n1 = length(H1)
%   and n2 = length(H2), then mc = max([ma+n1-1,ma,n1]) and 
%   nc = max([na+n2-1,na,n2]).
%
%   C = CONV2(..., SHAPE) returns a subsection of the 2-D
%   convolution with size specified by SHAPE:
%     'full'  - (default) returns the full 2-D convolution,
%     'same'  - returns the central part of the convolution
%               that is the same size as A.
%     'valid' - returns only those parts of the convolution
%               that are computed without the zero-padded edges.
%               **size(C) = max([ma-max(0,mb-1),na-max(0,nb-1)],0).**
于 2011-07-22T14:19:08.527 に答える