画像内のオブジェクトを識別しようとしていると想像してください。通常のニューラルネットワークは、個々のピクセルを見るだけで、それを理解しようとするかもしれません。しかし、畳み込みニューラルネットワークを使用すると、写真の小さなセクションを一度に見て、同じルールのセットを使用してそれらの各セクションを処理します。このようにして、オブジェクトが写真のさまざまな部分にある場合でも、オブジェクトを識別できます。これは、オブジェクトがどこにあるかに関係なく、オブジェクトの特徴を認識することを学んだからです。これらの機能は、画像をスキャンするフィルターのセットを使用して見つかり、これらのフィルターはすべてのセクションで使用されてオブジェクトを識別します。
Imagine you're trying to identify objects in an image. A regular neural network might just look at each individual pixel and try to make sense of it. But with a convolutional neural network, it would look at small sections of the picture at a time, and use the same set of rules to process each of those sections. This way, it can identify objects even if they're in different parts of the picture, because it has learned to recognize the features of an object regardless of where they are. These features are found using a set of filters that scan the picture, and these filters are used on every section to identify objects.