Step 1: 畳み込み (Convolution)

カーネルを入力画像上でスライドさせ、各位置で積和演算を行い「特徴マップ」を作成します。

*
=

計算過程:

ここに計算式が表示されます
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Step 2: 活性化関数 (ReLU)

特徴マップの各値にReLU (max(0, x)) を適用します。負の値は0になり、特徴が強調されます。

→ ReLU →
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Step 3: プーリング (Max Pooling)

特徴マップを小さな領域に分割し、各領域の最大値のみを取り出すことで、情報を圧縮します。

→ Pooling →