今日のGoogleは影絵作家の生誕記念バージョンになっているけれど、新バージョンは影絵とかも不得意かもと思ったところでひとつ気になったことがあったので調べてみた。

・Convolutional Neural Networkとは何なのか
http://qiita.com/icoxfog417/items/5fd55fad152231d706c2

気になったのは
「CNNの進化
年が経るにつれ精度が上がってきているCNNですが、近年の構成では以下のような特徴がみられます。
フィルタを小さくし、階層を深くする
PoolingやFCのレイヤをなくす
以下の図では、年々精度が上がるにつれレイヤが深くなっているのがわかります。」
の部分。

つまり、フィルターというか参照範囲そのものを増やすよりもレイヤー(考え得るパターンの分岐？)を深く(＝パターンを増やす)するほうが得策っぽい件なのだが、
そうであるならば、参照範囲は現行程度に留めて、フィルターの形を複数用意してそれぞれの絵柄に応じて一番しっくりくるフィルターの情報を基に畳みこみした方が
いいんではなかろうかとふと思ったのですが、ダメですかね？

フィルターをあらかじめ、正方形、長方形、△(向き四方向各々)菱形、8角形、とか用意しておいて、全部実行して一番いいのを選択。

TTLモードで回転による8パターンをやる時間があるならば、この方がいい結果が出るような気もするんですが。