はじめに
G検定（ジェネラリスト検定）の受験勉強、進んでいますか？
ディープラーニングの歴史やモデルの構造は、試験で頻出の重要分野です。
しかし、「ResNetとDenseNetの違いは？」「GoogLeNetの特徴は？」と聞かれて、とっさに答えが出てこないことも多いのではないでしょうか。
そこで今回は、暗記しにくいCNN（畳み込みニューラルネットワーク）の進化の歴史を、音楽のリズムに乗せて覚えるための「覚えうた」を作成しました。
AIの力を借りて作ったこの曲で、合格に向けて楽しくポイントを暗記しましょう。
AIを活用した楽曲制作
今回の楽曲制作には、最新の生成AIを活用しました。
歌詞の作成にはテキスト生成AIの「Gemini」を使用し、G検定の過去問や傾向を分析して、試験に出るポイントだけを抽出しています。
そして、その歌詞を元に音楽生成AI「Suno AI」を使用して楽曲化しました。
スタイルは勉強のやる気を高めるアップテンポな曲に仕上げています。
BPM（テンポ）を速くすることで、反復して聴きやすく、試験直前の詰め込みにも最適です。
タイトル・歌詞の紹介
曲のタイトル
CNNの進化覚えうた
歌詞
Googleは横 並列に広げ ResNetは縦 深層の限界突破
DenseNetは全部繋いだ モデルの進化は層を深くする過程
2012年 AlexNet ReLUで学習効率化 Dropoutで過学習抑制
2014年 2位 VGG 3×3 小さなフィルタ重ねる シンプル構造 転移学習のベース
2014年 1位 GoogLeNet Inceptionは並列処理
1×1は次元削減 Global Average Poolingでパラメータ削減
2015年 ResNet Skip Connection 入力 足す 出力 勾配消失防ぎ 152層
DenseNetはResNetの発展形 足し算ではなくConcatenate
チャンネル方向に積み重ね 特徴マップの結合
Googleは横 Inception ResNetは縦 Skip Connection
DenseNetは繋ぐ Concatenate これがCNNの進化
楽曲の視聴
以下から楽曲を視聴できます。
歌詞を見ながら何度も聴いて、リズムで覚えてしまいましょう。
youtube
Suno AI
CNNの進化覚えうた（Suno AI）
歌詞の解説
ここからは、歌詞に出てくる用語について、G検定対策として押さえておくべきポイントを初学者向けに解説します。
モデルの進化とAlexNet (2012)
歌詞にある通り、CNNの進化は「層を深くする（Deepにする）」歴史でもあります。
その火付け役となったAlexNetでは、活性化関数にReLU（レル）が採用されました。
それ以前によく使われていたSigmoid関数と比較すると、ReLUは学習が進みやすく、計算も単純というメリットがあります。
ReLUの仕組み
\(f(x) = \max(0, x)\)
（入力が0以下なら0、プラスならそのまま通す、というシンプルな関数です）
また、Dropoutは、学習時にランダムにニューロンを無効化（サボらせる）手法です。
これにより、特定のニューロンへの依存を防ぎ、過学習（Overfitting）を抑制します。
VGG (2014年 2位)
VGGの特徴は「3×3の小さなフィルタ」をひたすら重ねることです。
「5×5」のフィルタを1回使うよりも、「3×3」のフィルタを2回重ねる方が、パラメータ数（計算量）を減らしつつ、表現力を高めることができます。
構造が非常にシンプルで扱いやすいため、現在でも「転移学習」のベースモデルとして人気があります。
GoogLeNet (2014年 1位)
GoogLeNetの最大の特徴はInceptionモジュールです。
これは、異なるサイズ（1×1、3×3など）のフィルタを「並列」に使い、最後に合体させる構造です。
ここで重要なのが1×1 Convolution（畳み込み）です。 歌詞に「次元削減」とありますが、これは画像の縦横の大きさではなく、「チャンネル数（データの厚み）」を減らすという意味です。
これにより計算量を劇的に減らしています。
また、パラメータ数が膨大になりがちな全結合層を廃止し、Global Average Pooling (GAP) を採用しました。
GAPは、各チャンネルの値を「平均値」にまとめてしまう処理です。
これによりパラメータを大幅に削減しました。
ResNet (2015)
ResNetは、152層という驚異的な深さを実現しました。
通常、層を深くしすぎると学習がうまくいかなくなりますが、Skip Connection（ショートカット結合）でこれを解決しました。
これは、層を飛び越えて「入力\(x\)」を、奥の層の「出力\(F(x)\)」にそのまま足し算する構造です。
Skip Connectionのイメージ
\(H(x) = F(x) + x\)
この「入力\(x\)をそのまま足す」という近道があることで、誤差の情報がスムーズに伝わり、勾配消失（学習が止まってしまう問題）を防ぐことができます。
DenseNet
DenseNetはResNetの発展形ですが、決定的な違いは歌詞の通り「足し算」ではなく「結合（Concatenate）」である点です。 ResNetが「値を足し合わせる」のに対し、DenseNetはこれまでの層の出力を「束ねて、厚みを増していく」イメージです。
これをDense Blockと呼び、前の層の情報をすべて再利用することで、画像の情報を無駄なく活用できる強力なモデルです。
- ResNet = 足し算（Add）
- DenseNet = 結合（Concat）
試験ではこの違いがよく問われますので、歌詞のリズムで覚えてしまいましょう。
楽曲に込めたメッセージ
G検定の範囲は広く、特にカタカナ用語や似たようなアルファベットの略称が多くて混乱しがちです。
しかし、単なる文字の羅列として暗記するのではなく、こうして「リズム」や「流れ」として覚えることで、記憶の定着率は格段に上がります。
この「CNNの進化覚えうた」が、皆さんの合格への強力な武器になることを願っています。
試験本番で迷ったとき、頭の中でこの曲のリズムを思い出してください。
まとめ
今回は、G検定対策として制作した「CNNの進化覚えうた」を紹介しました。
AlexNetから始まり、VGG、GoogLeNet、ResNet、そしてDenseNetへと至る進化の過程は、深層学習の歴史そのものです。
ぜひ、通勤・通学時間や休憩時間にこの曲を聴いて、効率よく重要用語をマスターしてください。
皆さんのG検定合格を心から応援しています。
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