🚨 重要： この記事は、概念を非常に簡単に説明することを目的としています。そのため、実際の技術的な詳細や厳密な解釈とは異なる部分が含まれている可能性があります。G検定の対策として、この記事で興味を持たれた方は、必ず公式テキストやより専門的な情報源を参照し、正確な知識を習得するようにしてください。
エンジニア向きではありません。「公式テキスト買ってやる気満々だったのに、なんもわからない…(´;ω;｀)」という方向けです。
ディープラーニングのネットワークの構成要素
まず、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像の処理に非常に優れたネットワークです。一般的なネットワークと異なり、画像の「部分部分」を見て理解するのが得意です。
1. 畳み込み層とは？
CNNの中心的な役割を果たすのが畳み込み層です。この層では、画像をフィルタ（またはカーネルと呼ばれる小さな窓）でスキャンし、特徴を抽出します。
例えば、犬の写真では「耳の形」や「目の位置」などの重要な情報をピックアップする役割を果たします。
- 畳み込み処理：フィルタを画像上にスライドさせ、ピクセルを計算して特徴マップを作ります。スライドさせる幅をストライドと呼び、ストライドが1なら1マスずつ、2なら2マス飛ばしで移動します。
- パディング処理：画像の端の情報を保持するために、周囲に0を埋める技術です。これによって、端の特徴も適切に取得できます。
- atrous convolution（dilated convolution）：フィルタに「間隔」を持たせ、より広い範囲の情報を取得できるようにする技術です。遠くの情報を把握したい場合に有効です。
- depthwise separable convolution：計算を軽量化する方法です。まずdepthwise convolutionで「深さ方向（チャンネルごと）」にフィルタを適用し、その後pointwise convolutionで「1×1のフィルタ」を用いてチャンネルを統合します。これにより、処理速度を向上させます。
2. プーリング層とは？
プーリング層は、情報を圧縮し、特徴を維持しながらデータ量を削減する役割を果たします。これにより、重要な特徴だけを残します。ダウンサンプリングやサブサンプリングとも呼ばれます。
- 最大値プーリング：フィルタ範囲内で最も大きな値を取得し、特徴を強調します。
- 平均値プーリング：フィルタ範囲内の平均を取り、全体の雰囲気を把握します。
- これらにより不変性が獲得され、画像が多少ズレても同じ特徴と認識できるようになります。
3. 全結合層とは？
最後に登場するのが全結合層です。この層では、抽出した特徴を統合し、「犬である」「猫である」といった最終的な判断を下します。すべてのニューロンが接続されているため、強力な計算を行います。
- Global average pooling：全結合層の代わりに、特徴マップを平均化して1つの数値に変換する技術です。シンプルでありながら計算効率を向上させます。
4. スキップ結合とは？
ネットワークが深くなると、「情報の消失」が発生しやすくなります。この問題を解決するために導入されたのがスキップ結合です。途中の情報を後続の層へ直接伝達することで、「この情報を忘れないようにする」という役割を担います。
5. 正規化層とは？
正規化処理は、データの偏りを抑え、安定した学習を実現するための技術です。以下のような種類があります。
- バッチ正規化：データを「バッチ（グループ）」ごとに平均と分散を調整し、偏りを減らします。
- レイヤー正規化：層単位でデータを調整する技術です。時間や順番のあるデータに強みがあります。
- インスタンス正規化：画像単位で調整を行うため、スタイル変換に適しています。
- グループ正規化：チャンネルをグループ化し、最適な形で調整する方法です。
まとめ
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、「画像を分解して重要な特徴を抽出（畳み込み層）→情報を圧縮（プーリング層）→統合して分類（全結合層）」という流れで処理を行います。さらに、フィルタやカーネルで細かく情報を取得し、ストライドやパディング処理で調整し、正規化層で安定性を向上させることで、高度な識別能力を発揮します。
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