CNNとは
画像の特徴を取り出すのが得意なモデル

CNNとは

CNN は、Convolutional Neural Network の略で、日本語では畳み込みニューラルネットワークといいます。深層学習で使われるネットワークの構造のうち、画像の特徴を取り出すのに適したものです。データが入力から出力へ一方向に流れる、順伝播型のニューラルネットワークの一種です。

写真の中の物体を見分ける、顔を認識する、製品の画像から不良品を見つける、といった画像認識の分野で広く使われています。IoT では、カメラの画像を使う検査や監視で関わってきます。

しくみ

CNN の名前にある「畳み込み」は、小さな窓（フィルタ）を画像の上でずらしながら、その範囲の特徴を拾う処理です。線や角といった小さな特徴を、画像のどこにあっても見つけられます。

典型的な流れは次のとおりです。

1. 畳み込み層: フィルタで、画像から特徴を取り出す。
2. プーリング層: 取り出した特徴の画像を縮めて、情報をまとめる。位置が少しずれても結果が変わりにくくなる。
3. 1と2を何度か重ねて、段階的に複雑な特徴を取り出す。
4. 全結合層: 取り出した特徴をもとに、「犬」「猫」などの分類を行う。

深層学習が広まったきっかけ

2012年の画像認識コンテスト（ILSVRC2012）で、ヒントン教授らのチームが、CNN をもとに作った AlexNet で圧倒的な正解率を出して優勝しました。これが深層学習が広く知られる大きなきっかけになりました。深層学習全体の流れは「深層学習とは」にまとめています。

試験での問われ方

IoTシステム技術検定 基礎では、第6章「IoTでデータを活用する」で出ます。もちこ道場の第6章の問題では、CNN を含む問題が8問あり、次のような問われ方をしています。

• 穴埋め: 「画像認識の分野で広く利用され、画像の特徴の抽出に適した順伝播型のネットワーク」の空欄に CNN を選ぶ。または、「画像認識には〜、時系列データには RNN」のように、CNN と RNN の組を選ぶ。
• ほかの用語の外れの選択肢: RNN・Transformer・GAN を答える問題で、CNN が選択肢に並ぶ。
• 歴史の穴埋め: 2012年に優勝した AlexNet が何をもとにしていたか（CNN）を選ぶ。
• 誤った記述を選ぶ: 深層学習の特徴や発展経緯の説明のうち、誤った記述を見抜く。

似た用語との違い

CNN と取り違えやすいのは、同じ深層学習の代表モデルです。何のデータが得意かで見分けます。

覚え方

• 「CNN は画像」。画像認識、画像の特徴の抽出と出たら CNN です。
• 畳み込み＝小さな窓をずらして特徴を拾う。プーリング＝縮めてまとめる。
• 時系列を扱う「過去の情報を保持」は CNN ではなく RNN です。「画像は CNN、時系列は RNN」の対で覚えます。

第6章のほかの用語は「第6章 IoTでデータを活用するの要点」にまとめています。