3‐02　1層目のEXCEL化（続き） ●バイアスを足すマクロ 　Module04はバイアスを加算します。W1_Biasシートの一番下にあるバイアス16個を、前のシートの16列に足してplusBiasシートが生成されます。 図3-16　plusBiasシート ●ReLUで負の数を0にする 　Module05はReLU関数を施します。正の値はそのまま、負の値は0で、ReLUシートが生成されます。 図3‐17　正の数はそのまま ●truncateで値が小さくなる 　Module06では下位11ビットが切り捨てられます（Pythonでlay1outを1/256 -> 1/8にしている部分）。このようにハード規模削減のために、ビット数を減らします。更に31でリミッタをかけて、5ビットの範囲に収めます。 図3‐18　ハード化に備えて値を小さくする ●出力16chを分けるマクロ 　1層目の出力は16chあり、それぞれ784画素あります。今まで1枚のシートにまとめてあったものを16枚のシートに分けます。Module07を実行すると図3‐19のようにoutCh00〜15が現れます。各チャネルの画素は平面的（28x28）に並べ替えられます。 図3‐19　16枚の出力シートが現れる。それぞれ２８×２８ ●PythonとEXCELが一致しているか確認 　上の図はEXCELで計算した1層目の出力（13番目）です。Pythonを走らせた際にlay1out_13.csvが生成されているので比較してみましょう。図3‐20と図3‐19はピタリ一致しています。 図3‐20　lay1out_13.csv - Pythonでの演算結果 ●入力画像3ch＋重み係数＋バイアスでPythonと同じことをした 　出力16chがそれぞれPythonと一致するのを確認して1層目のEXCEL化は終了です。 最初のページへ 目次へ戻る