3‐05　5, 6層目のEXCEL化（続き） ●6層目のバイアス加算 　乗算結果とバイアスを図3‐55のように加算します。また、6層目もバイアスの値を1/8にします（理由はこれ）。 図3-55　plusBias6でバイアス加算 ●6層目は6ビット削減して終わり 　6層目にReLU関数はありません。図3‐56のようにそのまま6ビット削減されます（＊１）。 （＊１）1層目の出力は11ビット、2〜5層目の出力は8ビット、6層目の出力は6ビット削減する。図3‐57にPythonのその部分。 図3‐56　ReLUなはし、値を小さくしてから次のプロセスへ 図3‐57　Pythonでここは6ビットシフトしている ●最終層の結果を見てジャッジする部分 　plusBias6/64が6層目の出力（43個）になります。ラベル（標識の種類）が43あり、それぞれのスコアに相当します。 　そして各ラベルのスコアが一番高いものが推論結果になります。 図3‐58　43個の値を見比べる 　右の方を見ていくと”293”が最大でrankingが1位、answerは”26番”、これが推論ラベルになります。 図3‐59　EXCELの結果。これと図3‐62と比較 ●Testフォルダに入力画像 　入力画像は図3‐60、信号機の標識です。Metaフォルダを見ると26.pngがそれで、ラベル番号は26です。 　図3‐60　入力画像 Test\00057.png 図3‐61　Metaフォルダにサンプルイメージ ●画像1枚をEXCELで推論させてPythonと一致させた！ 　図3‐62はPythonにおける結果です(lay6out_sample_00.csvでも同じ）。図3‐59と比較してEXCELとピタリ一致しているか確認しましょう。整数の掛け算と足し算なので一致するはずです。 図3‐62　Pythonの結果。これと図3‐59を比較 最初のページへ 目次へ戻る