入力層とは
入力層とは、ニューラルネットワークでデータが最初に入ってくる層のことです。画像や文章といったデータを受け取り、次の隠れ層へ渡す「入り口」の役割を担います。ユニットの数は、扱うデータの特徴の数に合わせて決まります。たとえば画像なら、画素の数だけ入り口が並ぶイメージです。
役割は「受け取って渡す」こと
入力層の仕事はシンプルで、データをそのまま受け取り、次の層へ渡すだけ。ここでは複雑な計算は行いません。実際にパターンを読み解く処理は、その先の隠れ層や出力層が引き受けます。入力層・隠れ層・出力層という3つの層がそろって、はじめて一つのニューラルネットワークになるわけです。
Topic入力層は「考えない」入り口
名前に「層」とつくと、何か高度な処理をしていそうに思えます。けれど入力層自体は計算をせず、データを受け取って渡すだけの“受付係”です。学んだり判断したりする働きは、その奥にある隠れ層が担います。役割分担がはっきりしているのは、人間の組織にも似ているかもしれません。
関連用語
入力層に関するよくある質問
- 入力層・隠れ層・出力層はどう違うのですか？
- 入力層はデータを受け取る「入り口」、隠れ層は実際にパターンを読み解く処理を担う中間、出力層は答えを送り出す「出口」です。3つの層がそろって、はじめて一つのニューラルネットワークになります。
- 入力層では計算をしているのですか？
- いいえ。入力層自体は複雑な計算をせず、データを受け取って次へ渡すだけの“受付係”です。実際にパターンを読み解く処理は、その先の隠れ層や出力層が引き受けます。