5.1 人間の視覚におけるニューロン 5.2 特徴選択の欠陥 5.3 単純な深層ニューラルネットワークにはスケーラビリティがない 5.4 フィルターと特徴マップ 5.5 畳み込み層の完全な表現 5.6 最大プーリング 5.7 畳み込みネットワーク全体の構成 5.8 畳み込みネットワークを使ったMNISTの最終解 5.9 画像の前処理による、さらに頑健なモデル 5.10 バッチ正規化による訓練の高速化 5.11 CIFAR-10用の畳み込みネットワーク 5.12 畳み込みネットワークでの学習の可視化 5.13 畳み込みネットワークを使い、絵画のスタイルを適用する 5.14 他の問題領域への畳み込みネットワークの適用 5.15 まとめ