生成AIパスポート 用語集ディープラーニングとニューラルネットワーク
畳み込みとはたたみこみ
畳み込みの意味
畳み込みとは、CNNの中心となる処理で、入力データ全体を一度に見るのではなく、小さな範囲（局所的な部分）を少しずつずらしながら、その部分ごとにまとめて計算し特徴を取り出す演算のことです。すべての入力をつなぐ通常のネットワークより計算量を抑えられ、画像の中の線や模様などの特徴を効率よく見つけられます。
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詳しい解説
虫眼鏡で絵の一部分ずつを順番に観察していく様子をイメージするとわかりやすいでしょう。小さな窓を画像の左上から右下へとずらしながら、「ここに縦線があるか」「ここに色の境目があるか」といった特徴を一つずつ調べていきます。
畳み込みを何層も繰り返すと、とらえられる特徴が段階的に高度になります。浅い層では線や色を、次の層ではそれらを組み合わせた角や丸などの形状を、深い層では顔や車、風景といった物体全体をとらえるようになります。画像の中で物体の位置が多少ずれていても同じ特徴として見つけやすい点も、画像認識に向いている理由です。
試験のポイント
- 入力データの「一部分だけ」をまとめて処理する演算
- 全結合の通常ネットワークより計算量を抑えられる
- 浅い層＝線や色、中間＝形状、深い層＝物体や風景
- CNNの名前の由来（Convolution＝畳み込み）
畳み込みの確認問題（○×）
畳み込みは、入力データの一部分を少しずつ処理していく演算で、全結合の通常のネットワークに比べて計算量を抑えられる。
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答え：○
局所的な範囲ごとに処理することで、画像のような大量のデータも効率よく扱えます。