畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像認識や物体検出、自然言語処理など多岐にわたる分野で高い性能を発揮する深層学習モデルです。この記事では、CNNの基礎概念から実装手順、トレーニング、評価、さらにモデル改善のテクニックまで、具体的なコード例を交えながら徹底解説していきます。CNNを理解し、実際のプロジェクトに応用するための一助となれば幸いです。 1. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本概念 1.1 CNNとは？ CNNは、主に画像データの処理に特化したニューラルネットワークです。人間 ...