畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは？たたみこみにゅーらるねっとわーく
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは、画像のように位置関係そのものに意味があるデータを扱う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当てて特徴を取り出す畳み込み層と、多少の位置ずれを吸収しつつ情報を圧縮するプーリング層を積み重ねる。CNNはConvolutional Neural Networkの略。
最終更新：2026-10-07
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画素を全部つないだ全結合のネットワークでは、同じ被写体が数画素ずれただけで別の入力になり、重みの数も画素数に応じて爆発する。近くの画素だけを見るフィルタを画像全体で使い回せば、位置がずれても同じ特徴を拾え、覚えるべき値も激減する。この2つの割り切りがCNNの中身である。
具体例
2012年の画像認識競技ILSVRCでAlexNetが誤り率を大きく下げ、深層学習が広まる転機になった。浅い層は輪郭や色の変化といった単純な特徴を、深い層は耳や目といった複雑な形を捉える。
試験での引っ掛け
時系列や文章を扱うのはRNN（再帰型ニューラルネットワーク）やTransformer系で、CNNは主に画像・空間データ向け。またフィルタの値は人が設計するのではなく学習で自動的に決まる点が、従来の画像処理フィルタとの違いになる。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (9) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。