DNNで画像認識をどうやっているの？

DNNで画像認識を行う仕組み

DNN（ディープニューラルネットワーク）を使った画像認識は、以下のような流れで実現されます。

画像データの入力
画像はピクセルごとの数値データとして入力層に与えられます。
多層の隠れ層（中間層）による特徴抽出
DNNは複数の隠れ層を持ち、各層で画像の特徴（エッジや色、形、パターンなど）を段階的に抽出します。浅い層では単純な特徴（線や色）、深い層ではより複雑な特徴（部分構造や全体像）を学習します。
層ごとの情報伝達と変換
各層のニューロンは前の層から受け取った情報に「重み」と「バイアス」をかけ、活性化関数で変換します。こうして画像データが層を通過するごとに、より抽象的な特徴へと変換されていきます。
出力層での分類・認識
最終的な出力層では、抽出された特徴をもとに「この画像は何か」を判定します。例えば、犬・猫・車などのラベルに分類したり、特定の物体の有無を判断します。
学習と精度向上
多数の画像データと正解ラベルを使って学習を繰り返すことで、ネットワーク内部の重みやバイアスが最適化され、認識精度が向上します。