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UnPooling層

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要約

概要

Convolutional AutoEncoder(CAE)などで用いられるMaxPoolingの反対の動き(画素を拡大する)をする層
ー 条件 ー
  • MaxPoolingでどの画素から最大値をとったか保持しておく
ー 効果 ー
  • UnPooling層の出力は入力より大きくなる
ーポイントー
  • Convolutional AutoEncoderなどでDecoderの中で使われる
  • MaxPoolingの逆の役割として使われる
  • 入力された画素をMaxPoolingで最大値を取った画素と同じ位置へ戻す

解  説

MaxPooling層は、入力された画素から最大の画素を出力する層です。
MaxPooling層
Unpooling層はConvolutional AutoEncoderのEncoder側でMaxPooling層を用いている際にDecoder側に対応するように使われる層です。 UnPooling層では、対応するMaxPooling層が実行されたときに最大値を取得した画素を記録しておき、UnPoolingが画素を戻すときに同じ位置の画素に戻す計算を行います。 そのためMaxPoolingでは今まで最大値を出力していただけですが、別途どこから最大値を取得したかの情報を持っておく必要があります。
Unpooling層とは
PoolingとUnpoolingの関係 (https://chan-y-park.github.io/blog/visualizing_convnet.html より引用)
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知識: MaxPooling層
Poolingは入力のデータを削減することや特徴を位置のずれに強くするために使用する。 MaxPooling層は候補のうちから最大を一つ選ぶ。