確かに、畳み込みニューラルネットワークの使用の実用的な例は、画像分類です。たとえば、猫、犬、車などのオブジェクトのラベル付き画像のセットを考えると、畳み込みニューラルネットワークを訓練して、新しいオブジェクトが新しい目に見えない画像に識別することができます。ネットワークは、エッジ、コーナー、テクスチャなどのトレーニング画像内のオブジェクトの重要な機能を認識することを学習することによりこれを行い、新しい画像で検出され、予測を作成するために使用されます。
Sure, a practical example of the use of convolutional neural networks is in image classification. For instance, given a set of labeled images of objects such as cats, dogs, cars, etc., a convolutional neural network can be trained to identify which object is in a new, unseen image. The network does this by learning to recognize key features of the objects in the training images, such as edges, corners, textures, and so on, which are then detected in the new image and used to make a prediction.