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（Convolutional Neural Network、CNN）は、主に画像認識や音声認識などのタスクで使われるディープラーニングモデルの一種です。CNNは、畳み込み層（Convolutional Layer）とプーリング層（Pooling Layer）からなる複数の層を持ちます。
畳み込み層は、画像や音声などのデータの局所的な特徴を検出する役割を果たします。畳み込み演算は、フィルター（カーネル）を入力データに適用し、特徴マップを生成します。これにより、画像のエッジやテクスチャなどの特徴を抽出することができます。
プーリング層は、畳み込み層から得られた特徴マップを縮小し、計算量を減らすための層です。一般的なプーリング操作には、最大プーリングや平均プーリングなどがあります。
畳み込み層とプーリング層を組み合わせることで、モデルは入力データの階層的な特徴を学習し、高度なパターンや構造を識別する能力を獲得します。CNNは、画像分類、物体検出、セグメンテーションなどのさまざまなタスクで優れた性能を発揮しています。