須多先生

みなさん お疲れ様でした
アクティビティはいかがでしたか？

徳井 天

数字や文字と違って そこまでいい精度にはならなかったな
中間層の数やエポック数を変えても精度が上がらないなんて…

深田 あい

そうだね
シカやトリなど複雑な画像になると いままでのニューラルネットワークでは難しいみたい
普通のニューラルネットワークでは 複雑な画像は認識できないのでしょうか？

須多先生

そうですね
それでは 次はニューラルネットワークを改良した画像認識に優れた仕組みを使ってみましょう

徳井 天

やった
それを使えばうまく認識できるかな

須多先生

これから使うのは「畳み込みニューラルネットワーク」というニューラルネットワークです

深田 あい

たたみこみ…　お洗濯ものとかを片付けるときの「たたみ」ですか

徳井 天

一体何を畳むんだろう…不思議な名前だな

須多先生

英語では「Convolutional Neural Network（コンボリューショナル・ニューラル・ネットワーク）」 略して「CNN」と呼びます

深田 あい

CNNのNNはニューラルネットワークのことなんですね

徳井 天

CNNはどうして画像の認識に強いんですか

須多先生

それを説明するには まず 今まで使ってきた通常のニューラルネットワークが なぜ複雑な画像では力を発揮できなかったのかを理解する必要があります

深田 あい

たしかに…いままでは先生に言われる通りに進めてきたから そんなこと考えませんでした

徳井 天

普通のニューラルネットワークの弱点が分かれば それを改良したCNNの強みも理解できるな
先生 ぜひ教えてください

須多先生

では ここからはみんなで【解説動画】を見ながら 通常のニューラルネットワークとCNNの違いについて学びましょう