PyTorchにおける3次元畳み込みニューラルネットワークのための平均プーリング：torch.nn.AvgPool3d

PyTorchにおける3次元畳み込みニューラルネットワークのための平均プーリング：torch.nn.AvgPool3d

概要

主な機能

• 3次元畳み込みニューラルネットワークにおけるプーリング層の実装
• 入力テンソルの各チャンネルに対して、指定されたウィンドウサイズで平均値を計算
• プーリング後のテンソルを出力
• プーリングによる特徴量の次元削減と計算量削減
• 過学習の抑制

使用例

import torch
import torch.nn as nn

# 3次元畳み込みニューラルネットワークの例
class MyCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 畳み込み層
        self.conv = nn.Conv3d(1, 32, kernel_size=(3, 3, 3))
        # 平均プーリング層
        self.avg_pool = nn.AvgPool3d(kernel_size=(2, 2, 2))
        # 全結合層
        self.fc = nn.Linear(32 * 16 * 16, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.avg_pool(x)
        x = x.view(-1, 32 * 16 * 16)
        x = self.fc(x)
        return x

# モデルのインスタンス化
model = MyCNN()

# 入力データ
input_data = torch.randn(1, 1, 32, 32, 32)

# モデルの推論
output = model(input_data)

# 出力テンソルの形状を確認
print(output.shape)

この例では、3次元畳み込みニューラルネットワークにtorch.nn.AvgPool3dモジュールを組み込み、入力データの次元削減と計算量削減を行っています。

パラメータ

• kernel_size (tuple): プーリングウィンドウのサイズを指定
• stride (tuple, optional): プーリングのストライドを指定
• padding (tuple, optional): 入力テンソルのパディングを指定
• dilation (tuple, optional): プーリングの拡張率を指定
• ceil_mode (bool, optional): プーリング後の出力テンソルの形状を制御

補足

• torch.nn.AvgPool3dモジュールは、3次元畳み込みニューラルネットワークだけでなく、他の種類のニューラルネットワークにも使用できます。
• プーリング層は、ニューラルネットワークのパフォーマンス向上に役立つ重要な機能です。
• torch.nn.AvgPool3dモジュールのパラメータを調整することで、プーリング処理を最適化することができます。

PyTorchにおけるtorch.nn.AvgPool3dモジュールのサンプルコード

異なるプーリングウィンドウサイズ

import torch
import torch.nn as nn

# 異なるプーリングウィンドウサイズを持つ3次元平均プーリング層
class MyCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 畳み込み層
        self.conv = nn.Conv3d(1, 32, kernel_size=(3, 3, 3))
        # 異なるプーリングウィンドウサイズを持つ平均プーリング層
        self.avg_pool1 = nn.AvgPool3d(kernel_size=(2, 2, 2))
        self.avg_pool2 = nn.AvgPool3d(kernel_size=(3, 3, 3))
        # 全結合層
        self.fc = nn.Linear(32 * 16 * 16, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x1 = self.avg_pool1(x)
        x2 = self.avg_pool2(x)
        # 異なるプーリング結果を結合
        x = torch.cat((x1, x2), dim=1)
        x = x.view(-1, 32 * 16 * 16)
        x = self.fc(x)
        return x

# モデルのインスタンス化
model = MyCNN()

# 入力データ
input_data = torch.randn(1, 1, 32, 32, 32)

# モデルの推論
output = model(input_data)

# 出力テンソルの形状を確認
print(output.shape)

プーリング後のストライド

import torch
import torch.nn as nn

# プーリング後のストライドを指定
class MyCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 畳み込み層
        self.conv = nn.Conv3d(1, 32, kernel_size=(3, 3, 3))
        # プーリング後のストライドを2に設定
        self.avg_pool = nn.AvgPool3d(kernel_size=(2, 2, 2), stride=(2, 2, 2))
        # 全結合層
        self.fc = nn.Linear(32 * 8 * 8, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.avg_pool(x)
        x = x.view(-1, 32 * 8 * 8)
        x = self.fc(x)
        return x

# モデルのインスタンス化
model = MyCNN()

# 入力データ
input_data = torch.randn(1, 1, 32, 32, 32)

# モデルの推論
output = model(input_data)

# 出力テンソルの形状を確認
print(output.shape)

パディングと拡張率

import torch
import torch.nn as nn

# パディングと拡張率を指定
class MyCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 畳み込み層
        self.conv = nn.Conv3d(1, 32, kernel_size=(3, 3, 3))
        # パディングを1に設定し、拡張率を2に設定
        self.avg_pool = nn.AvgPool3d(kernel_size=(2, 2, 2), padding=(1, 1, 1), dilation=(2, 2, 2))
        # 全結合層
        self.fc = nn.Linear(32 * 16 * 16, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.avg_pool(x)
        x = x.view(-1, 32 * 16 * 16)
        x = self.fc(x)
        return x

# モデルのインスタンス化
model = MyCNN()

# 入力データ
input_data = torch.randn(1, 1, 32, 32, 3

PyTorchにおける3次元平均プーリングの実装方法

手動で実装

def avg_pool3d(input, kernel_size, stride=1, padding=0):
  """
  3次元平均プーリングを手動で実装

  Args:
    input: 入力テンソル (N, C, D, H, W)
    kernel_size: プーリングウィンドウサイズ (kernel_size_d, kernel_size_h, kernel_size_w)
    stride: プーリングストライド (stride_d, stride_h, stride_w)
    padding: パディング (padding_d, padding_h, padding_w)

  Returns:
    プーリング後のテンソル (N, C, D_out, H_out, W_out)
  """

  output = torch.zeros((input.size(0), input.size(1),
                      input.size(2) // stride[0],
                      input.size(3) // stride[1],
                      input.size(4) // stride[2]))

  for i in range(output.size(2)):
    for j in range(output.size(3)):
      for k in range(output.size(4)):
        # プーリングウィンドウ内の要素を抽出
        window = input[:, :,
                      i * stride[0]:(i + 1) * stride[0],
                      j * stride[1]:(j + 1) * stride[1],
                      k * stride[2]:(k + 1) * stride[2]]
        # 平均値を計算
        output[:, :, i, j, k] = torch.mean(window, dim=(-1, -2, -3))

  return output

F.avg_pool3d関数

import torch.nn.functional as F

output = F.avg_pool3d(input, kernel_size, stride=1, padding=0)

これらのライブラリは、それぞれ独自の3次元平均プーリング実装を提供しています。

PyTorchで3次元平均プーリングを実装するには、torch.nn.AvgPool3dモジュール、手動実装、F.avg_pool3d関数、その他のライブラリなど、いくつかの方法があります。各方法にはそれぞれ利点と欠点があり、状況に応じて最適な方法を選択する必要があります。