ご説明ありがとうございます。CNNはタスク固有のフィルターを学習できることを理解していますが、学習プロセスは最適なフィルター値をどのように決定しますか？また、たとえば、トレーニング可能なパラメーターの数を制限することにより、学習したフィルターの複雑さを制御できますか？
Thank you for the explanation. I understand that CNNs can learn filters that are task-specific, but how does the learning process determine the optimal filter values? And can we control the complexity of the learned filters in any way, for example, by limiting the number of trainable parameters?