畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは？

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の意味

画像認識で主流のニューラルネットワーク。小さなフィルタを画像上でずらしながら特徴を抽出する畳み込み層と、情報を圧縮するプーリング層を積み重ねます。FEでは「画像向けのモデル」という用途の対応づけが問われます。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の具体例

猫の画像認識では、浅い層が輪郭や色の変化といった単純な特徴を捉え、深い層が耳や目といった複雑な形を捉えます。プーリングで多少の位置ずれに強くなるため、猫が画像のどこに写っていても認識できます。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は試験でどう引っ掛けられる？

時系列や文章を扱うのはRNN系で、CNNは主に画像・空間データ向けです。また、特徴を抽出するフィルタの値は人間が設計するのではなく学習で自動的に決まる点が従来の画像処理との違いです。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と関連する用語

• ニューラルネットワーク
• 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
• 転移学習