CNNの階層とは
CNNにおける"階層（Hierarchy）"という用語は、一般的にはネットワーク内部の構造を指します。CNNは、畳み込み層やプーリング層などの層が階層的に配置されたネットワークです。これらの層は、入力データから低レベルの特徴を抽出するための初期層から、高レベルの抽象的な特徴を学習するための後続の層まで、階層的な特徴表現を構築する役割を果たします。
CNNの階層構造は、通常、ネットワークのアーキテクチャによって事前に定義されます。一般的なCNNのアーキテクチャには、畳み込み層、プーリング層、そして最終的に全結合層（通常は分類や回帰を行うための層）が含まれます。これらの層が組み合わさることで、CNNは入力データの階層的な特徴を学習し、タスクを実行します。
つまり、CNNにおける階層構造はネットワークの設計の一部であり、通常は開発者がモデルを設計する際に指定されます。