# 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)をわかりやすく解説！Pythonで画像認識を実装してみよう！ > 当サイト【スタビジ】の本記事では、ディープラーニングのド定番である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）についてわかりやすく解説します。CNNの仕組みを解説した後にPythonにて画像認識タスクを解いていきますよ！ - URL: https://toukei-lab.com/cnn - 公開: 2024.01.29 / 更新: 2025.10.23 - サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com） :::talk{who="umatan"} 当サイト【スタビジ】の本記事では、ディープラーニングのド定番である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）についてわかりやすく解説します。CNNの仕組みを解説した後にPythonにて画像認識タスクを解いていきますよ！ ::: こんにちは！データサイエンティストのウマたん([@statistics1012](https://twitter.com/statistics1012?lang=ja))です！ この記事ではディープラーニングの進化の歴史の中でも比較的古くから存在する非常に重要な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について解説していきます。 ディープラーニングを理解する上で非常に重要な手法ですのでしっかり理解しておきましょう！ 以下の動画でも解説していますので合わせてチェックしてみてください！ ::youtube{#d48txCoqakE} ディープラーニング系、その他のAI用語を一挙にまとめた以下の記事も合わせて要チェックです！ ## 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の特徴 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）はYann LeCun(ヤン・ルカン)氏の研究が元となって生み出されました。 :::talk{who="umatan"} 彼は2024年1月現在MetaのチーフAIサイエンティストなんだ！ ::: ### 畳み込み層 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が登場する以前は、ある層から次の層まで信号が伝播する際に全ての層が結合するような形でした。これを**全結合層**と呼びます。 ![3層構造のニューラルネットワーク](/wp-content/uploads/2019/06/NN.jpg) しかし、全結合層にするとなると例えば画像データにおいて少しの不都合が生じてしまうのです。 画像データは、縦×横×奥行き（色を表現するためのRGBの層が重なっているため奥行きもある）の３次元のデータになっています。 全結合層にインプットするとなると、この3次元のデータを1次元に直さなくてはいけません。 1次元でも問題なくモデル構築は可能なのですが、画像には3次元でないと表現できない重要な情報が存在します。 例えば上下で隣り合うピクセルのデータは近い位置にありますが、情報が1次元になるとこの位置情報が失われてしまうのです。 ![畳み込みニューラルネットワーク](/wp-content/uploads/2022/11/ae768ca9b7bb0b5513fadcfb62689bba.jpg) そこでそのような3次元における情報を失わずにニューラルネットワークのモデルを構築しようというのが畳み込みニューラルネットワークの試みです。 畳み込みニューラルネットワークでは、その名の通り畳み込み層という層を全結合層の代わりに使い、「**畳み込み演算**」という処理をおこなっていきます。 今までの全結合層でもインプットに対して重みが存在していましたが、それと同じような処理を畳み込み層に適用させていきます。 重みにあたるのがフィルターになり、ちょっと特殊な処理を行うのです。 以下を見てみてください。 ![畳み込みニューラルネットワーク](/wp-content/uploads/2023/03/0a2d96ee4bdb26a4f5a6161f8475b2a2.jpg) 画像のピクセルが4×4で表現されていて、ここにフィルターと呼ばれる重みらしきものを使って畳み込み演算をおこなっています。 この時、入力データ4×4に対してフィルターは3×3になっています。 フィルターを使ってまずは左上の3×3の領域との演算をおこなっていきます。この時各要素をかけあわせたものの総和を求めていきます。 そうすると結果は、1×2+2×0+・・・1×2=15になります。 この演算を、フィルターをずらして各要素に適用させていくと、結果的に2×2の出力が生まれます。 このようにして全結合層と同じようなプロセスを経て畳み込み層から次の出力が生まれるのです。 今回の例では縦×横の2次元で行いましたが、これが3次元になっても一緒です。 畳み込み層を使うと1次元にせずとも次の層へ情報を伝播させていくことが可能なのです。 これによって物体の境界線や色の集合などを捉えやすくなります！ :::talk{who="umatan"} 例えばシマウマとパンダは同じ白黒の動物ですが黒の入り方が全く違うよね？この2種類の動物を1次元になおしてしまうとシマウマとパンダを明確に判別する白と黒の位置情報を判別しにくくなるんだ。しかし、畳込み層を使って次元を1次元に圧縮せず学習させることで判別できるようになるんだなー。 ::: また、畳み込み演算により情報量を失わずにピクセルを小さくできるので計算量を抑えることが可能です。 ディープラーニングでは精度を上げていく上で層をなるべく多く重ねることが重要になります。 その点で畳み込み層で計算負荷を抑えることで層を多く重ねることができるのです！ ### プーリング層 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）には、畳み込み層以外にもプーリング層という重要な層が存在します。 このプーリング層の役割は以下のように計算された各領域の要素の情報を圧縮すること。 ![AlexNet](/wp-content/uploads/2023/10/28f2e968a1a296a4e8a23d233987567a.jpg) 例えばこの場合だと、元のデータの左上4つをフィルタで囲っていて、そこから最大値プーリングであれば最大値の10が抽出され、平均値プーリングであれば4, 4, 8, 10の平均を取った6.5が抽出されます。 この場合は2×2のフィルタでストライド幅は2になっていますが、他のパターンもあります。 この処理により情報を失わずにダウンサンプリングが出来て計算負荷を抑えることができるのです！ また、画像に多少のズレがあってもプーリング層を通すことで特徴を保持して検出しやすくなるというメリットもあります。 例えば以下のように2行目のピクセルが1つ左にずれたとしても、最大値プーリングの結果は変わらずズレを吸収することができるのです！ ![畳み込みニューラルネットワーク](/wp-content/uploads/2024/01/28f2e968a1a296a4e8a23d233987567a.jpg) 畳み込みニューラルネットワークは、このように畳み込み層による画像特徴の検出とプーリング層によるズレの吸収をしつつ計算負荷を抑えて層を重ねていくアーキテクチャになっているのです。 ## CNNをベースにした他のディープラーニング手法 それではそんなCNNをベースにした手法の中でも有名どころを取り上げていきましょう！ ### AlexNet まずは[AlexNet](/alexnet)！ AlexNetは、[ImageNet](/imagenet)を使った画像認識精度を競うILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)2012という大会において2位と圧倒的な差をつけて優勝した手法です。 ImageNetは1400万枚以上の画像に対してラベルが付けられている巨大な画像のデータセットです。 ![ImageNet](/wp-content/uploads/2023/08/ImageNet.jpg) [(出典：ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)](https://arxiv.org/pdf/1409.0575.pdf) 2012年以前は画像から特徴量を人間が定義しそれを元にモデルを構築するアプローチが主流でCNNをベースとしたニューラルネットワークはまだまだよい精度を出力できていませんでした。 そんな中、2012年に突如登場したAlexNetという巨大なニューラルネットワークアーキテクチャが登場したのです。 :::talk{who="umatan"} AlexNetの登場でAIブームの幕開けとなったんだ！ ::: AlexNetはカナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン研究室から発表されました。 論文は以下です。 :::box [ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks](https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf) ::: 論文に掲載されているアーキテクチャは以下です。 ![AlexNet](/wp-content/uploads/2023/10/a0c3e4f67bf47e946bdde62606f459b7.png) 少々わかりにくいですが、畳み込み層とプーリング層、全結合層が組み合わさった巨大なニューラルネットワークになっていてCNNの構造を踏襲していることがわかります。 AlexNetでは活性化関数に[ReLU関数](/relu)を採用しているのも非常に大きいポイントです。 AlexNetについて詳しく知りたい方は以下の記事をチェックしてみてください！ ### ResNet [ResNet](/resnet)は2015年にMicrosoft Researchチームが発表したアプローチです。 論文は以下です！ :::box [Deep Residual Learning for Image Recognition](https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf) ::: AlexNetの登場以降、ディープラーニングの中でも画像認識タスクで高い精度を出力していたCNN（畳み込みニューラルネットワーク）では層を深くしモデルを複雑にすることで精度を高めてきていました。 基本的にCNNのモデルは層を深くすることで複雑な問題に対しても適応させることができ精度が高くなると考えられていました。 しかし一定以上層を深くすると何故か精度が悪くなってしまっていたのです。 以下がその現象を表した論文に記載されている実験結果です。 ![ResNet](/wp-content/uploads/2023/10/6147d0fd4b2fdc2b91108e2f919f1e92.png) 左が学習データで右がテストデータ、赤が56層のCNNで黄色が20層のCNNになります。 :::talk{who="umatan"} なんと、、、学習データでも56層のCNNの精度が悪くなってる！ ::: そうなんです、モデルが複雑になることで学習データに過度に適合してしまう過学習が起きてテストデータで精度が下がることは考えられますが、その場合は学習データでは精度が上がるはずです。 しかし今回のケースは学習データでも層が深いモデルの方が精度が下がっている・・・ということは過学習ではない根本的な問題が起きているんです。 それではResNetではどうやって先ほどの課題を解決したのでしょうか？ 論文からアーキテクチャを拝借して見てみましょう！ ![ResNet](/wp-content/uploads/2023/10/a43752c26645175611d1a759b8d139cd.png) xという入力に対して、通常のレイヤー（層）を通るルートとレイヤーを通らずにショートカットしている層があることが分かると思います！ このショートカット層により、簡単に恒等写像F(x) = xが実現でき精度を悪化させずに層を深くすることができるようになったのです！ ResNetについて詳しく知りたい方は以下の記事をチェックしてみてください！ ## 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をPythonで実装 CNNについて理解が進んだところでPythonでの実装を見ていきましょう！ 今回は定番の[Mnist](/mnist)という手書き文字のデータセットを用いて、[Keras](/keras)というライブラリに入ったディープラーニングを使用して画像認識問題を解いていきます！ KerasはTensorFlowや、CNTK、Theanoなどの、より基本的な機械学習ライブラリを「バックエンド」として呼び出して使うようになっており、ディープラーニングのモデルを層を重ねるイメージで簡単に構築することができるようになっています。 Mnistは「[Gradient-based learning applied to document recognition](http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf)」で用いられたデータセットであり、現在でも多くの論文で用いられています。 Modified National Institute of Standards and Technologyの略であり、0\~9の数字が手書き文字として格納されているデータセットです。 学習用に60000枚、検証用に10000枚のデータセットが格納されています。 Pythonの実行環境としては、普段使っている環境を使ってもらって問題ないのですが、はじめての方は[Google Colab](/google-colaboratory)を利用することをオススメします！ 早速全体のコードを見ていきましょう！以下のように実装していきます。 ```python title="cnn_mnist.py" import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, models from tensorflow.keras.utils import to_categorical # Kerasに付属の手書き数字画像データをダウンロード np.random.seed(0) (X_train_base, labels_train_base), (test_x, test_y) = mnist.load_data() # Training set を学習データと検証データに8:2で分割する train_x, valid_x, train_y, valid_y = train_test_split(X_train_base, labels_train_base, test_size = 0.2) # 各画像のShapeを整形 train_x = train_x.reshape((48000, 28, 28, 1)) valid_x = valid_x.reshape((12000, 28, 28, 1)) test_x = test_x.reshape((10000,28,28,1)) #正規化 train_x = np.array(train_x).astype('float32') valid_x = np.array(valid_x).astype('float32') test_x = np.array(test_x).astype('float32') train_x /= 255 valid_x /= 255 test_x /= 255 # train_y, valid_y をダミー変数化 train_y = to_categorical(train_y) valid_y = to_categorical(valid_y) model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) # モデルを構築 model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(0.01), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Early stoppingを適用してフィッティング log = model.fit(train_x, train_y, epochs=100, batch_size=10, verbose=True, callbacks=[keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=10, verbose=1)], validation_data=(valid_x, valid_y)) # テストデータの出力から0~9のどの値か判断 pred_test = np.argmax(model.predict(test_x), axis=1) sum(pred_test == test_y)/len(pred_test) ``` まず必要なライブラリをインストールしています。 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow import keras from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.utils import to_categorical ``` tensorflowなどのライブラリはあらかじめpip installしておいてくださいね！ 続いてMnistのデータを学習データとテストデータに分けます。 そしてさらに学習データからパラメータチューニングのための検証データを取り出します。 ```python # Kerasに付属の手書き数字画像データをダウンロード np.random.seed(0) (X_train_base, labels_train_base), (X_test, labels_test) = mnist.load_data() # Training set を学習データ（X_train, labels_train）と検証データ（X_validation, labels_validation）に8:2で分割する X_train,X_validation,labels_train,labels_validation = train_test_split(X_train_base,labels_train_base,test_size = 0.2) ``` その後に画像に前処理をかけています。 ```python # 各画像のShapeを整形 train_x = train_x.reshape((48000, 28, 28, 1)) valid_x = valid_x.reshape((12000, 28, 28, 1)) test_x = test_x.reshape((10000,28,28,1)) #正規化 train_x = np.array(train_x).astype('float32') valid_x = np.array(valid_x).astype('float32') test_x = np.array(test_x).astype('float32') train_x /= 255 valid_x /= 255 test_x /= 255 # train_y, valid_y をダミー変数化 train_y = to_categorical(train_y) valid_y = to_categorical(valid_y) ``` ここからモデルを構築していきます。 ```python model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(layers.Dense(10, activation='softmax')) ``` Conv2Dで2次元畳み込み層をMaxPoolingで2次元プーリング層を定義しています。 続いてFlattenでフラット化し、Dense層(全結合層)で活性化関数[ReLU関数](/relu)・[SoftMax関数](/softmax)を通して結果を出力します。 そしてモデルのアーキテクチャ構築後は以下のコードで実際に学習を進めています。 ```python # モデルを構築 model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(0.01), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Early stoppingを適用してフィッティング log = model.fit(train_x, train_y, epochs=100, batch_size=10, verbose=True, callbacks=[keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', min_delta=0, patience=10, verbose=1)], validation_data=(valid_x, valid_y)) # テストデータの出力から0~9のどの値か判断 pred_test = np.argmax(model.predict(test_x), axis=1) sum(pred_test == test_y)/len(pred_test) ``` 最終的な結果は**0.91**となりそこそこの精度になりました。 ご自身の環境でもぜひコードを動かしてみてください。 ## CNN まとめ ここまでご覧いただきありがとうございました！ 本記事では、CNNについて解説してきました。 CNNはAIの進化の歴史の中でも非常に重要な手法です。ぜひ理解しておきましょう！ ディープラーニングの様々なモデルを知りたい方は以下の記事を参考にしてみてください。 :::related ・[RNN](/rnn)\ ・[AlexNet](/alexnet)\ ・[ResNet](/resnet)\ ・[Transformer](/transformer) ::: また、さらに詳しくAIやデータサイエンスの勉強がしたい！という方は当サイト「スタビジ」が提供する[スタビジアカデミー](https://toukei-lab.com/achademy/)というサービスの「[08.ディープラーニング](https://toukei-lab.com/achademy/?sfwd-courses=deep-learning)」コースや\ 「[大規模言語モデル（LLM）・生成系AI](https://toukei-lab.com/achademy/?sfwd-courses=llm)」コースで体系的に学ぶことが可能ですので是非参考にしてみてください！ :::box **AIデータサイエンス特化スクール「スタアカ」** ![スタアカトップ](/wp-content/uploads/2021/11/2bc9f22d0f8dfe24080b83884b7a5ec6-1024x576.jpg) :::
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