CNN(Convolutional Neural Network)とは？意味をわかりやすく簡単に解説

CNN(Convolutional Neural Network)とは

CNN（Convolutional Neural Network）とは、画像認識や自然言語処理などの分野で利用される深層学習モデルの一種です。人間の視覚皮質の構造を模倣したニューラルネットワークであり、画像データから特徴を自動的に抽出する能力に優れています。

従来の画像認識技術では、人間が特徴量を設計する必要がありましたが、CNNでは畳み込み層とプーリング層を組み合わせることで、データから自動的に特徴を学習できます。この自動特徴抽出機能により、複雑な画像パターンや構造を捉え、高精度な認識を実現することが可能です。

CNNは、画像認識だけでなく、動画解析、音声認識、自然言語処理など、幅広い分野で応用されています。特に、医療画像の診断支援、自動運転、セキュリティシステムなど、高度な認識能力が求められる分野での活用が期待されています。

CNNの主要な構成要素

「CNNの主要な構成要素」に関して、以下を解説していきます。

• 畳み込み層の役割と機能
• プーリング層の役割と機能

畳み込み層の役割と機能

畳み込み層は、CNNの中核をなす層であり、入力データから特徴を抽出する役割を担います。フィルタ（カーネル）と呼ばれる小さな行列を用いて入力データ全体を走査し、局所的な特徴を検出します。この処理によって、画像内のエッジ、角、テクスチャなどの基本的なパターンが抽出されます。

畳み込み演算では、フィルタと入力データとの間で内積計算が行われ、その結果が特徴マップとして出力されます。複数のフィルタを使用することで、多様な特徴を同時に抽出することが可能です。また、ストライドと呼ばれるパラメータを調整することで、フィルタの移動幅を制御し、特徴マップのサイズを調整できます。

プーリング層の役割と機能

プーリング層は、畳み込み層で抽出された特徴マップの次元削減を行い、計算量を削減するとともに、位置ずれに対するロバスト性を向上させる役割を担います。プーリング層では、特徴マップを小さな領域に分割し、各領域から代表的な値を抽出します。この処理によって、特徴マップのサイズが縮小され、モデルの学習が効率化されます。

代表的なプーリング手法としては、MaxPoolingとAveragePoolingがあります。MaxPoolingでは、各領域の最大値を選択し、AveragePoolingでは、各領域の平均値を選択します。MaxPoolingは、特徴の最も顕著な部分を捉えるのに適しており、AveragePoolingは、特徴の平均的な傾向を捉えるのに適しています。