はじめに
G検定では、ディープラーニングの基礎だけでなく、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に関する理解も求められます。
特に「ストライド」「パディング」「特徴マップ」は、試験の選択肢で混乱しやすいポイントです。
そこで今回、これらの用語を音楽のリズムに合わせて自然に覚えられる楽曲「畳み込みパラメータ覚えうた」を制作しました。
移動中でも聞き流せることで、学習を日常に組み込むことを目的としています。
AIを活用した楽曲制作
歌詞はChatGPTにより作成し、音楽はSuno AIにより生成しました。
学習しやすいテンポと、記憶に残りやすい反復構造を意識した楽曲スタイルとしています。
これにより、負担感なく繰り返し聴くことで定着を促す仕組みとなっています。
タイトル・歌詞の紹介
曲タイトル
畳み込みパラメータ覚えうた
歌詞
畳み込み層はカーネル（＝フィルタ）で 局所領域を調べる層
特徴を抽出して得られる出力が 特徴マップといわれている
ストライドはフィルタの移動幅 ストライドが大きいと空間サイズは小さくなる
ストライドは範囲ではなく移動量 特徴マップに影響を与える
パディングは周囲に加える余白 ゼロ埋めが一般的
Sameパディングは出力空間サイズを入力と同じに保つ
Validは加えないので出力は小さくなる
特徴マップは出力チャネル 各フィルタが抽出した結果
枚数はフィルタ数に等しい チャネル数は深さ（枚数）
畳み込み層はカーネル（＝フィルタ）で 局所領域を調べる層
特徴マップはフィルタの数 空間サイズはストライドとパディングで決まる楽曲の視聴
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- Suno AI
畳み込みパラメータ覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
畳み込み層と特徴マップ
畳み込み層は、カーネル（フィルタ）を使って入力画像の小さな領域（局所領域）を順番に調べ、線・模様・輪郭などの特徴を取り出す層です。
この処理によって得られる出力が特徴マップです。
フィルタの数が多いほど、抽出される特徴マップの枚数も増えます。
例：フィルタが64枚 → 特徴マップは64枚となるイメージです。
ストライド
ストライドは、フィルタをどれだけ移動させながら畳み込みを行うかという「歩幅」を意味します。
ストライドが大きいほど、フィルタの適用回数が減るため、特徴マップの縦横のサイズは小さくなります。
フィルタの大きさ（受容野）とは別のパラメータである点が重要です。
参考例（簡略イメージ）：
入力 5×5、フィルタ 3×3、パディングなし
- ストライド 1 → 出力は 3×3
- ストライド 2 → 出力は 2×2（小さくなる）
パディング
パディングは、入力画像の周囲に余白（多くはゼロ）を追加する処理です。
これにより、画像の端の情報が失われないようにします。
- Same
出力の縦横サイズを入力とほぼ同じに保つ設定です。 - Valid
余白を追加しない設定で、出力は小さくなります。
必要に応じて数式も扱えますが、理解の優先度としては「Same＝維持 / Valid＝縮む」の対応関係が最重要です。
特徴マップとチャネル
特徴マップの枚数＝フィルタの数です。
また、その枚数を表すのがチャネル数（深さ）です。
つまり、
- フィルタが32枚 → 特徴マップ32枚 → チャネル数32
という関係になります。
まとめ
「畳み込みパラメータ覚えうた」は、CNNで混乱しやすい
ストライド（移動幅）
パディング（余白の追加とサイズの変化）
特徴マップ（フィルタ数に対応する出力）
をリズムと反復で定着させることを目的として作られた学習曲です。
音楽で学ぶことで、暗記の負担を軽減し、試験本番での記憶想起を助けます。
ぜひ、あなたのG検定対策に取り入れてみてください。
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