↑: [[G検定に関する知識]] - [[入力層]]と[[出力層]]の間の層；特徴抽出と複雑な計算を担う - 外部から直接観測できないため「隠れ（Hidden）」層と呼ばれる - 層数を増やすことで表現力が向上 → ディープラーニングは隠れ層が「深い」 - 隠れ層を増やしすぎるリスク - [[過学習]]（オーバーフィッティング） - [[勾配消失問題]] - 計算量増加 - 活性化関数（ReLU、sigmoidなど）が各ニューロンに適用される