畳み込み層 (Convolutional Layer)
畳み込み層 (Convolutional Layer)とは、深層学習のネットワーク構造のうち、入力データの特徴を自動で抽出する層です。
フィルター(Kernel)を利用して局所的なパターンを見つけ出します。
画像データを例にとると、入力データに対してフィルタのウィンドウを左上から一定の間隔でスライドさせながら演算を行い、入力データの左上からフィルタを順次重ねてフィルタの要素と入力データの対応する要素を乗算しそれの和を求めて（積和演算という）、出力結果の対応する場所（左上から順）に格納します。
NCSのように３D形状を対象にする場合も２D画像と同じ考え方でボクセル状に区切られた空間をフィルターで捜査し、形状の特徴量を抽出します。