深層学習 間隔を広げる畳み込み処理
畳み込み処理は、まるで画像の上を虫眼鏡が滑るように、小さな枠（フィルター）を画像全体に少しずつずらして動かしながら処理を行う手法です。このフィルターは、画像の持つ様々な特徴、例えば輪郭や模様、色の変化などを捉えるための特殊な道具のようなものです。フィルターの中にある数値は、画像のどの部分に注目するか、どの程度重要視するかを決める重み付けの役割を果たします。
フィルターを画像に重ね、対応する場所の明るさの数値とフィルターの数値を掛け合わせ、その合計を計算します。これを積和演算と言い、この計算を画像全体で行うことで、新しい画像（特徴マップ）が作られます。特徴マップは元の画像よりも小さくなることが多く、データ量を減らし、処理を速くする効果があります。これは、画像の全体的な特徴を捉えつつ、細かい情報の一部を省略することに似ています。
例えば、一枚の絵画を遠くから見ると、細かい部分は見えませんが、全体的な構図や色使いは分かります。畳み込み処理も同様に、細かい情報をある程度無視することで、画像の主要な特徴を抽出します。しかし、この縮小効果は便利な反面、画像の細部が失われるという欠点も持っています。小さな点や細い線などは、特徴マップでは消えてしまうかもしれません。
従来の畳み込み処理では、フィルターは隙間なく画像上を移動するため、フィルターが捉える情報は連続的です。これは、まるで連続した映像を見るように、滑らかな変化を捉えるのに適しています。しかし、画像を縮小する際に、重要な細かい情報が失われる可能性があります。例えば、小さな物体を認識しようとすると、縮小によってその物体の特徴が薄れてしまい、見つけにくくなることがあります。そのため、畳み込み処理では、フィルターの設計や処理方法を工夫することで、必要な情報を適切に抽出することが重要になります。
