↑: [[G検定に関する知識]]
- [[CNN]]の畳み込み層で用いられる小さな重み行列（例：3×3、5×5）
- 入力画像上をスライドしながら畳み込み演算を行い「特徴マップ」を生成
- 「探したい形の型抜き」のようなもの（横線・縦線・角など特定パターンに反応）
- 1つの層に複数のカーネルを設定（64個、128個など）→ 多様な特徴を同時抽出
- 各カーネルはバイアス項を持つ
- カーネルの重みは学習によって自動的に決定される（人手設計不要）
- 浅い層：エッジや線を検出 → 深い層：パーツ → さらに深い層：物体全体を認識