畳み込み層が多いネットワークは「深い（deep）」ネットワークと呼ばれ、適合させるデータの階層的な表現を作れるため、複雑なデータによりよくフィットできる可能性があります。
深いCNNと、畳み込み層が1つだけのCNNの大きな違いは何でしょうか？
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畳み込みニューラルネットワークは、画像に表現されたデータから学習します。この章では、画像データを探究し、Keras を使って画像に写っている物体を分類するニューラルネットワークを学習させる方法を学びます。
畳み込みは、畳み込みニューラルネットワークの基本的な構成要素です。この章では、畳み込みの基礎と、画像データに対してどのように動作するかを学びます。さらに、Keras のニューラルネットワークに畳み込みを組み込む方法も確認します。
畳み込みニューラルネットワークは、複数の層（ディープネットワーク）で構築すると大きな力を発揮します。この章では、複数の畳み込み層を積み重ねてディープなネットワークを作る方法を学びます。また、ネットワークの規模が大きくなるにつれてパラメータ数をどのように把握し、どのように制御するかも学びます。
現在の演習
ニューラルネットワークの学習を改善する方法は数多くあります。この章では、ネットワークの性能をどのように把握するかに焦点を当て、畳み込みニューラルネットワークを改良するためのさまざまなアプローチを探ります。
