5-01　extras-1, 2層目のEXCEL化 ●extras-1層目のEXCELを開く 　このブロック図の左中段にextras1〜8と呼ばれる畳み込み層があります。まずはその１層目をEXCEL化します。これをダウンロードして開きます。 　シートは１つ(exW1_Bias）だけで、これは重み係数のシートです（図5‐01）。入力は1024チャネルありますが、カーネルが1x1=1なので1024行、出力は256チャネルあるので256列あります。 　係数は-8, -4, -2, -1, +1, +2, +4, +8の8種類に制限しています。全て2の累乗なのでビットシフトで乗算を達成できます（乗算器の節約になる）。またこの層もバイアスは省略するのでありません。 図5-01 extras-1層目の係数。カーネルが1×1であることに注意 ●64枚のシートに入力1024チャネル 　VBAのModule1を実行すると、lay15out_000.csv〜lay15out_1023.csv（15層目の出力、これを解凍して同じディレクトリに置く）が新しいシートに転写され、それら（inCh00〜inCh63）がextra-1層目の入力になります（図5-02）。 　この層の入力は1024チャネルですが、生成されるシートは64枚、すなわち1枚のシートに16チャネルぶんの画像が張り付けられています（＊１）。15層目の出力は19×19なので19列、各シート16チャネルぶんあるので19x16=304行になります。 （＊１）シート数があまりにも多いとEXCELが重くなり、パソコンのメモリを圧迫するのでシート数を節約する。 図5‐02 64×16＝全部で1024チャネル ●im2colxxシートも64枚に1024チャネルぶん 　Module02を実行するとim2col00〜63が生成されます（図5‐03）。カーネルは1×1、各シート16チャネルぶんあるので1×16＝16列、行数は19×4＝76行になります。（＊２） （＊２）19×19の画像の上4行のみ計算させる。 図5‐03　各シート76行×16列になる ●extras-1層目の出力の答え合わせ 　extras層もvgg層と同じようにModule03〜07を順番に実行して、行列乗算→加算→下位ビット切り捨て→ReLuと演算を進めます。 　図5‐04はoutCh000シートとex1out_000.csv（Pythonで計算したextras-1層目のチャネル0）を比較しています（これを解凍して開く）。出力は256チャネルあり、それぞれピタリ一致することを確認します。（＊３、４） （＊３）EXCELでは4行のみ計算（19行全部だと時間がかかるので）。5行目以下を計算させるにはここを参考。 （＊４）EXCELではoutCh000〜003まで計算。outCh004以降を計算させるにはここを参考。 図5‐04　EXCEL化してもPythonの結果と変わらない 次のページへ 目次へ戻る