「CNN」は「学習しない」がキモさて、ここからは、実際のプログラムの内容に合わせて説明します。Network、畳み込みネットワークのことです。「畳み込み処理」とは、文字通り「布団を畳む」と同じ意味です。要するに、畳んで小さくする、ということです。小さくても布団は布団です。布団の性質が損なわれる訳ではありません。前述の私のプログラムでは、画像の3x3(9ビット)の部分を1x1(1ビット)に畳んでいる訳です(9畳の部屋を1畳に圧縮しているイメージ)。畳み込むのではなく、畳み込む前に、フィルターにかけます。フィルターとは、簡単に言えば、画像の一部をあえて、見えなくしてしまうことです。このフィルターには、タイプの違う複数の種類を準備しておきます。フィルターを通した画像は、当然に不完全な画像になりますが、その特徴が際立つことになります。完全なエロ本の写真......ではなく、原画像として理解できるはずです(後述します)。次に「プーリング処理」ですが、畳み込み処理で作り出されたデータの塊の中の代表値に置き換えるものです(私のプログラムでは3x3の9ビットのデータの最大値を使っています)。これも基本的には「エロ画像のモザイク」と同じ理解で良いのです(後述します)。今回、私が驚いたのは、この「畳み込み処理」「フィルター処理」「プーリング処理」が、画像処理の前処理にすぎない、ということでした。この部分に関しては、私が、大学時代に地獄を見てきたバックプロパゲーション(逆伝搬学習)は、ここには全く登場してこないのです。奈落の底(深層)にあるニューロの出力層から、地表の入力層に向けて逆走する、ダイナミックなバックプロパゲーションの驀進が見られると思ってワクワクしていたのです。叫びそうになりました(通勤電車の中だったので、我慢しましたが)。いえ、バックプロパゲーションのニューラルネットワークが全く登場しないという訳ではありません。最後の3層のみは、バックプロパゲーションが必要となります。2)の加工済みデータが出てくるのです。0001)にまで圧縮するには、全結合型のニューラルネットワークに登場してもらわざるを得ません。LLC.ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。