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畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本形
ディープラーニングの要素技術畳み込み層
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本形とは、畳み込み層とプーリング層を交互に積み重ね、最後に全結合層で判定する画像向けの構成のことです。
入力に近い層は線や角といった単純な特徴を、奥へ進むほど目や車輪といった複雑な特徴を捉えます。LeNet がこの形の原型にあたります。
画像認識で圧倒的な成績を出し、ディープラーニングの躍進を決定づけた構造です。