Convolutional layer

/ˌkɒnvəˈluːʃənl ˈleɪər/ コンボルーショナルレイヤー

1. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、入力データから特徴を抽出するために畳み込み演算を行う層。

畳み込み層は、特に画像認識タスクで使用される畳み込みニューラルネットワークの主要な構成要素です。入力データ（例えば画像）に対してフィルタ（カーネル）を適用し、局所的な特徴（エッジ、テクスチャなど）を検出します。これにより、データの特徴マップが生成され、次の層に渡されます。

The convolutional layer is crucial for extracting hierarchical features from images. (畳み込み層は、画像から階層的な特徴を抽出するために非常に重要です。)

• The convolutional layer: 畳み込みニューラルネットワークの特定の層を指します。
• is crucial: 非常に重要である、不可欠である、という意味です。
• for extracting: ～を抽出するために、という意味です。
• hierarchical features: 階層的な特徴、という意味です。画像認識などにおいて、低レベルから高レベルまでの特徴を指します。
• from images: 画像から、という意味です。

Each convolutional layer applies multiple filters to produce different feature maps. (各畳み込み層は、異なる特徴マップを生成するために複数のフィルタを適用します。)

• Each convolutional layer: それぞれの畳み込み層、という意味です。
• applies multiple filters: 複数のフィルタ（カーネル）を適用する、という意味です。
• to produce: ～を生成するために、という意味です。
• different feature maps: 異なる特徴マップ、という意味です。フィルタによって検出される異なる特徴を可視化したものです。

A deeper network typically has more convolutional layers. (より深いネットワークは通常、より多くの畳み込み層を持っています。)

• A deeper network: より深いニューラルネットワーク、という意味です。層の数が多いことを指します。
• typically has: 通常～を持っている、という意味です。
• more convolutional layers: より多くの畳み込み層、という意味です。

Optimizing the kernel size in a convolutional layer can significantly impact performance. (畳み込み層におけるカーネルサイズを最適化することは、パフォーマンスに大きく影響を与える可能性があります。)

• Optimizing the kernel size: カーネル（フィルタ）のサイズを最適化すること、という意味です。
• in a convolutional layer: 畳み込み層において、という意味です。
• can significantly impact: 大きく影響を与える可能性がある、という意味です。
• performance: パフォーマンス、性能、という意味です。

The output of a convolutional layer often serves as input for a pooling layer. (畳み込み層の出力は、しばしばプーリング層への入力として機能します。)

• The output: 出力、という意味です。
• of a convolutional layer: 畳み込み層の、という意味です。
• often serves as: しばしば～として機能する、という意味です。
• input for a pooling layer: プーリング層への入力、という意味です。プーリング層は特徴マップの次元削減を行います。

関連

• Neural Network
• Deep Learning
• CNN
• Pooling layer
• Activation function
• Feature map
• Kernel
• Filter
• Stride
• Padding