14-05　lisa-cropped 5, 6層目のEXCEL化 ●5層目、6層目の重み係数のシートを見てみる 　5層目からは全結合層になります。図14‐41はlisa_dense56.xlsm（5, 6層目のEXCEL）のW5シートです。このシートは5層目の重み係数で、Pythonが生成した w5_int.csvをコピペしたものです。 図14‐41　5層目の重み係数（±16、±64の4値） 　W6シートは6層目の重み係数で、これもPythonが生成したw6_int.csvをコピペしたものです（図14‐42）。 図14‐42　6層目の重み係数（‐256〜255までの値をとり得る） ●5層目、6層目のバイアスを見てみる 　図14‐43はCalculateシートです。b5の行はb5_int.csvが、b6の行はb6_intがPythonからコピペされています。バイアスが1/8されているのはこの理由によります。 図14‐43　バイアスは5層目が128個、6層目が7個 　#VALUE(不確定)のセルが多いのは、図14‐44のようにx_inの行が空欄であることによります。この行は5層目の入力、すなわち4層目の出力から持ってきます（＊１） （＊１）4層目の出力はlisa_layer4.xlsmのVBAをModule09aまで実行して得られる。GTSRBを参照。 図14‐44　x_inに入力値がないので計算できない ●4層目のEXCELから入力値を持ってくる 　lisa_dense56.xlsmのVBAを開き、Module01を実行すると、lisa_layer4.xlsmの出力（2048個が横一列）がx_in行に転写されます。 　すると#VALUE(不確定)が消え、Drop5の行に値が現れます。これが5層目の出力になります。 図14‐45　5層目の入力は2048個ある 　Drop5の行とPythonの結果と比較しましょう。lay5out.csvを開くとピタリ一致しています。 図14‐46　5層目まで一致した 次のページへ 目次へ戻る