kaggle tutorial computer vision part 4

の解説です。前partでフィルターについての解説を見ましたが、このpartではそのフィルタをどのように画像に適用していくのかの説明を行っています。

tutorial　にでてくるこのgifが視覚的な説明となります。

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from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

model = keras.Sequential([
    layers.Conv2D(filters=64,
                  kernel_size=3,
                  strides=1,
                  padding='same',
                  activation='relu'),
    layers.MaxPool2D(pool_size=2,
                     strides=1,
                     padding='same')
    # More layers follow
])

layers.Conv2D(...): 2 次元畳み込み層を追加。
filters=64: フィルターの数を 64 に設定。フィルターは、入力データから特徴を抽出する役割を持ちます。ここでのフィルター数は、出力される特徴マップの数のことです。
kernel_size=3: フィルターのサイズを 3x3 に設定。一度に処理する入力データの領域のサイズ（3x3 ピクセル）のことです。
strides=1: ストライドを 1 に設定。ストライドは、フィルターを移動させる際のステップ数です。ここでは、フィルターを 1 ピクセルずつ移動させます。
activation='relu': 活性化関数を ReLU (Rectified Linear Unit) に設定。

その後出てくるコードは視覚的な支援のためのコードで実際的な意味はあまりありません。