コンサデコンサ（Convolutional Neural Network: CNN）は、深層学習の一種であり、主に画像処理やパターン認識に使用されるニューラルネットワークのアーキテクチャです。

CNNは、入力データの特徴を学習するために畳み込み層、プーリング層、全結合層などの要素からなります。畳み込み層は、入力データに対してフィルターを適用して特徴マップを生成します。このフィルターは、画像の局所的な特徴（エッジ、角、テクスチャなど）を抽出するために使用されます。

プーリング層は、畳み込み層で生成された特徴マップを圧縮するために使用されます。一般的には最大プーリングが使用され、最大値を取ることで特徴の類似性を保ちつつ、サイズを縮小します。これにより、計算負荷やノイズの影響を減らすことができます。

最終的に、全結合層は、プーリング層で得られた特徴を結合し、クラス分類や回帰などのタスクを実行するために使用されます。この層は、ニューラルネットワークの出力を生成するために、適切な重みとバイアスを学習します。

CNNは、画像認識、物体検出、セグメンテーションなどのタスクで高いパ

---

【注意】この記事は、JetPack AIアシスタント機能により自動で作成された記事です。

【コメント】勝手に造語しただけのサイト名（コンサデコンサ）が、とんでもない最先端のIT技術のかたまりのようなものとして説明されてしまった！？　たいへんだ。

無料版のお試しJetPack AIアシスタント機能だと、長い文章は途中で切れるのね。