畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、画像認識タスクで広く使用されている深層学習モデルの一種です。 視覚データを効果的に処理および分析できるように特別に設計されており、コンピュータ ビジョン アプリケーションの強力なツールになります。 この回答では、CNN の主要なコンポーネントと、画像認識タスクにおけるそれぞれの役割について説明します。
1. 畳み込み層: 畳み込み層は CNN の構成要素です。 これらは、入力画像と畳み込まれて特徴マップを生成する学習可能なフィルターまたはカーネルのセットで構成されます。 各フィルターは、エッジ、コーナー、テクスチャなど、画像内の特定のパターンまたは特徴を検出します。 畳み込み演算には、画像上でフィルターをスライドさせ、フィルターの重みと対応する画像パッチの間のドット積を計算することが含まれます。 このプロセスは画像内の場所ごとに繰り返され、さまざまな特徴の存在を強調する特徴マップが生成されます。
例: 水平エッジを検出する 3×3 フィルターを考えてみましょう。 入力画像と畳み込み処理すると、画像内の水平エッジを強調する特徴マップが生成されます。
2. プーリング層: プーリング層は、畳み込み層によって生成された特徴マップをダウンサンプリングするために使用されます。 最も重要な情報を保持しながら、特徴マップの空間次元を削減します。 最も一般的に使用されるプーリング操作は、プーリング ウィンドウ内の最大値を選択する最大プーリングです。 これにより、ネットワークの計算の複雑さが軽減され、入力画像の小さな空間変動に対するネットワークの堅牢性が高まります。
例: 特徴マップ上で 2×2 プーリング ウィンドウを使用して最大プーリングを適用すると、重複しない 2×2 領域のそれぞれの最大値が選択され、空間次元が効果的に半分に削減されます。
3. アクティベーション関数: アクティベーション関数は CNN に非線形性を導入し、複雑なパターンを学習して予測できるようにします。 CNN で最も一般的に使用される活性化関数は Rectified Linear Unit (ReLU) です。これは出力をゼロと入力の最大値として計算します。 ReLU は、そのシンプルさと勾配消失の問題を軽減できるため、推奨されます。
例: ニューロンの出力が負の場合、ReLU は出力をゼロに設定し、事実上ニューロンをオフにします。 出力が正の場合、ReLU は出力を変更しないままにします。
4. 完全に接続された層: 完全に接続された層は、抽出された特徴に基づいて最終的な予測を行う責任を負います。 これらは、前の層から平坦化された特徴マップを取得し、それらを完全に接続された一連のニューロンに渡します。 完全に接続された層の各ニューロンは、前の層のすべてのニューロンに接続されているため、特徴間の複雑な関係を学習し、正確な予測を行うことができます。
例: 画像認識タスクでは、完全に接続された層に、「猫」、「犬」、「車」などのさまざまなクラスに対応するニューロンが含まれる場合があります。 全結合層の出力は、入力画像が各クラスに属する確率として解釈できます。
5. 損失関数: 損失関数は、予測された出力とグランド トゥルース ラベル間の不一致を測定します。 これは、CNN が目前のタスクでどの程度うまく機能しているかを定量化し、トレーニング中にモデルのパラメーターを更新するための信号を提供します。 損失関数の選択は、バイナリ分類のバイナリ クロス エントロピーやマルチクラス分類のカテゴリ クロス エントロピーなど、特定の画像認識タスクによって異なります。
例: バイナリ分類タスクでは、バイナリ クロスエントロピー ロスにより、陽性クラスの予測確率と真のラベル (0 または 1) が比較され、それらの間の大きな不一致にペナルティが課されます。
畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、畳み込み層、プーリング層、活性化関数、全結合層、および損失関数で構成されます。 畳み込み層は入力画像から意味のある特徴を抽出し、プーリング層は特徴マップをダウンサンプリングします。 活性化関数は非線形性を導入し、完全に接続された層が最終的な予測を行います。 損失関数は、予測された出力とグラウンド トゥルース ラベル間の不一致を測定し、トレーニング プロセスをガイドします。
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