Deep Learning Academy · レッスン

チャネル、特徴マップ、受容野

深さによってより豊かな特徴が作られる仕組みを学びます

「チャネル、特徴マップ、受容野」はCoddyKit上の無料Deep Learning Academyレッスンです。これはレッスン3/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはDeep Learning Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Color Images Have Channels

A color photo is not one grid but three: red, green, and blue. Each is a channel, so the image has shape 3 by height by width.

Kernels Span All Channels

A conv kernel covers every input channel at once. For RGB, a 3x3 kernel is really 3x3x3 and sums across all three.

One Kernel, One Feature Map

No matter how many input channels there are, a single kernel produces just one output grid: one feature map.

Out Channels Stack Maps

A layer learns many kernels. Its out_channels count is exactly how many feature maps it stacks into the output.

conv = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1)

Reading That Layer

That layer takes 3 input channels and outputs 32 feature maps. Each map is one learned kernel scanning the RGB image.

Maps Become the Next Input

The 32 feature maps feed the next conv layer as its input channels. So depth grows as layers stack on top of each other.

What Is a Receptive Field?

A receptive field is the region of the original image that influences one output value. Early layers see only a tiny patch.

It Grows With Depth

Stack more conv layers and each value depends on a wider area. Deep neurons have a large receptive field spanning much of the image. 🌐

Simple Features First

With small receptive fields, early layers detect simple things: edges, corners, and color blobs. They are the network's basic features.

Then Complex Features

Deeper layers combine those into richer patterns: textures, shapes, and eventually whole objects like an eye or a wheel. This is the feature hierarchy.

Depth Trades Space for Meaning

As you go deeper, maps usually get smaller but gain more channels. The network swaps spatial detail for semantic meaning.

Quick Check

Let us check how channels relate to feature maps.

Recap: Depth Builds Meaning

You learned that kernels span all input channels, out_channels stacks feature maps, and growing receptive fields turn edges into whole objects. 🎉

よくある質問

「チャネル、特徴マップ、受容野」レッスンは無料ですか？

はい。「チャネル、特徴マップ、受容野」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Deep Learning Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「チャネル、特徴マップ、受容野」で何を学びますか？

深さによってより豊かな特徴が作られる仕組みを学びますブラウザで直接実行するハンズオンコードでDeep Learning Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Deep Learning Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのDeep Learning Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン3/4です。

「チャネル、特徴マップ、受容野」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このDeep Learning Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのDeep Learning Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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