CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは？
読み方: シーエヌエヌ
30秒まとめ
画像認識に特化したニューラルネットワーク。画像内のパターンを階層的に検出する。
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の意味・定義
CNN（Convolutional Neural Network、畳み込みニューラルネットワーク）は、画像認識タスクに特化して設計されたニューラルネットワークの一種です。人間の視覚野の仕組みにヒントを得ており、画像内の特徴（エッジ、テクスチャ、形状、物体）を階層的に検出します。 基本構造は、畳み込み層（Convolutional Layer）、プーリング層（Pooling Layer）、全結合層（Fully Connected Layer）から成ります。畳み込み層ではフィルタ（カーネル）を画像上でスライドさせて特徴マップを生成し、浅い層ではエッジや色の変化、深い層ではより複雑なパターン（顔、物体の部品など）を検出します。AlexNet（2012年）がImageNetコンペで圧勝したことをきっかけにディープラーニングブームが始まり、VGGNet、ResNet、EfficientNetなどの発展モデルが生まれました。現在でも画像分類、物体検出、セグメンテーション、医療画像診断などで広く使われています。