畳み込みニューラルネットワークとは？意味をわかりやすく簡単に解説

公開:2025-05-06

畳み込みニューラルネットワークとは

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像認識や自然言語処理など多岐にわたる分野で利用される深層学習モデルの一種です。特に画像データに対して高い性能を発揮し、その構造が視覚皮質の神経細胞の構造に着想を得ている点が特徴です。

CNNは従来のニューラルネットワークとは異なり、畳み込み層とプーリング層という特殊な層を持ちます。これらの層が画像の特徴を効率的に抽出し、学習することで、高度な認識能力を実現します。

画像認識の分野では、CNNは人間の視覚認識に匹敵するほどの精度を達成しており、自動運転や医療画像診断など、様々な応用が期待されています。また、自然言語処理の分野でも、テキストデータの解析に利用され、その有効性が示されています。

「畳み込みニューラルネットワークの構造」に関して、以下を解説していきます。

畳み込み層は入力データから特徴を抽出する役割を担い、フィルタ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ます。このフィルタとの演算によって、画像のエッジやテクスチャなどの特徴マップが生成され、次の層へと渡されます。

畳み込み層では、複数のフィルタを使用することで、様々な特徴を同時に抽出することが可能です。また、ストライドという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ます。最大プーリングや平均プーリングなどの手法があり、それぞれ異なる特徴を保持します。

最大プーリングでは、領域内の最大値を抽出し、平均プーリングでは、領域内の平均値を算出します。これらの処理によって、特徴マップのサイズが小さくなり、より抽象的な表現を獲得できます。