読み方：たたみこみそうさ

畳み込み操作【convolution】

概要

畳み込み操作とは、ニューラルネットワークで画像などの局所的な特徴を抽出する処理。入力データに対して小さな領域ごとに同一のパターンを重ね合わせ、一致する領域を拾い上げる。画像認識などで利用される。

ニューラルネットワークの特殊な層の構造である「畳み込み層」で行われる処理である。畳み込み層は脳の視覚野にある「単純型細胞」の働きを模したもので、画像のように空間構造をもつデータに対して効果的に働くよう設計されている。

畳み込み層では、縦線、横線、曲線といった画像に含まれる断片的な小さな特徴に対応する「フィルタ」あるいは「カーネル」という小さな行列を用意し、これを一定の歩幅（ストライド）で移動させながら各位置へ順に適用する。フィルタに一致するパターンがどの位置に存在するかを表す「特徴マップ」を生成して、下層へ出力する。

畳み込み層の下にあるプーリング層は脳の視覚野にある「複雑型細胞」の働きを模したもので、畳み込み層から得た特徴マップに一定の演算を行ってサイズを縮小する。畳み込み層とプーリング層は交互に何段階か重ね、下層へ行くほど小さな特徴を組み合わせた、より大きな特徴を捉えることができる。

(2025.12.5更新)