「密なレイヤー」とはどういう意味ですか？

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密な層はニューラルネットワークの重要な部分なんだ。全ての入力を全ての出力に接続して、モデルが利用できる情報を元に学習したり決定を下したりするのを助けている。

密な層では、各ニューロンが前の層からの入力を受け取って、それを重みを使って組み合わせるんだ。重みっていうのは、各入力の重要性を決める値なんだよ。この組み合わせの後に、非線形性を導入するための関数が適用されて、モデルが複雑なパターンを学習しやすくなる。

密な層のサイズは色々あって、ニューロンが多いほどモデルがより詳しい情報を学習できるけど、大きい層はトレーニングするパラメータも増えるから、学習プロセスが遅くなることもあるんだ。

これらの層は、データの関係性を捉える能力があるから、画像分類や信号処理などのさまざまなタスクでよく使われる。全ての入力を全ての出力に接続しているから、ニューラルネットワーク全体のパフォーマンスには重要な役割を果たしているんだよ。