特徴量抽出

深層畳み込み層

畳み込みニューラルネットワークの初期層で、エッジ、テクスチャ、基本的な幾何学的形状などの低レベル特徴を捉える。転移学習において、普遍的なパターンを抽出する能力により、これらの層は通常そのまま再利用される。

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