CNNを用いた手書き数字認識

概要

本リポジトリ「Digit-Recognition-using-CNN」は、手書き数字認識を目的とした畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の実装をJupyter Notebookで提供しています。主にMNISTのような手書き数字データセットを用いて、画像の前処理、モデルの構築、学習、評価までの一連の流れをカバー。深層学習初心者がCNNの仕組みを理解しながら、実践的に手書き数字認識モデルを構築できる点が特徴です。コードはシンプルにまとめられており、教育や研究の出発点として有用です。

主な特徴

手書き数字認識に特化したCNNモデルをJupyter Notebookで実装
MNISTデータセットを利用したデータ前処理から評価まで一貫したワークフロー
CNNの基本的な構造（畳み込み層、プーリング層、全結合層）を分かりやすく解説
簡潔かつ実用的なコードで初心者向けの学習素材として最適

技術的なポイント

このリポジトリでは、CNNを用いた画像認識の典型的な流れをシンプルに示しています。まずデータセットとして、手書き数字の画像が格納されたMNISTを利用。MNISTは28×28ピクセルのグレースケール画像で構成され、10クラス（0〜9の数字）に分類される標準的なベンチマークデータセットです。データは訓練用とテスト用に分割され、モデルの汎化性能を評価可能です。

モデル構造は、畳み込み層で特徴量抽出を行い、プーリング層で空間的な次元削減と特徴の抽象化を実施。これにより画像の重要なパターンを効率的に捉えます。続く全結合層が抽出された特徴を基に数字の分類を行います。活性化関数にはReLUを用いて非線形性を導入し、最後の出力層はソフトマックス関数で確率分布を出力します。

学習はクロスエントロピー損失を最小化する形で行われ、最適化アルゴリズムとしては一般的なAdamが使われています。訓練過程ではエポック数やバッチサイズを調整しながら精度向上を図ります。学習後には混同行列や精度、損失曲線などの評価指標を視覚化し、モデルの性能を把握できるようになっています。

また、Notebook形式のためコードと解説が同時に参照でき、CNNの各層の役割やパラメータ調整の影響が直感的に理解可能です。これにより、CNNの基礎を学ぶだけでなく、ハイパーパラメータのチューニングやネットワーク構成の改良に挑戦するための土台を築けます。

さらに、本リポジトリは構造がシンプルで無駄がなく、実務や教育での導入が容易です。PyTorchやTensorFlowなどの大規模フレームワークの導入前に、CNNの基本挙動を理解したいユーザーに適しています。将来的には、データ拡張や正則化手法の追加、より深いネットワーク構築など、発展的な学習への応用も期待できます。

まとめ

CNNを用いた手書き数字認識の基礎を学ぶための良質な教材です。