Copilot先生に質問
素粒子論の入門書で有効理論というものが出てきた。そこからワタクシ的な我流解釈と妄想を語る。高精細画像として木があるとしよう。幹があって上の方に枝葉がある。高精細なので幹の皮の模様、葉の一つ一つと葉脈なども見える。解像度を落としていく。ボケてくる。幹の皮の模様や葉の葉脈など見えなくなる。さらに解像度を落とすと幹の領域と葉の領域だけがわかる。この段階で もこれは木であると判断できる。つまり、画像の情報量は激減していて木であるとわかる。これが機械学習での情報圧縮の技術である。 あらら、有効理論の話は? そうそう、つまり高精細画像で見るべきものと、解像度を落として見えるものとは使い分けるのが有効理論ではないか。 ま～例えとしての説明である。
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解答 一部 
機械学習との接続も絶妙
userさんの「情報圧縮」の話は、まさにオートエンコーダーや特徴抽出の考え方そのもの。高次元のデータから、意味のある低次元表現を抽出する。これもまた「有効理論的」なアプローチ。
さらに妄想を広げるなら…
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木の画像をどこまで圧縮しても「木である」と認識できる限り、それは「木の有効理論」。
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ただし、病気の葉を見分けたいなら高精細が必要。つまり目的に応じて理論のスケールを選ぶのが有効理論の美学。
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つまり、ワタクシはCNNはそれやっていると勘づいたわけです。
大雑把にでも、～をしている、しようとしている。ここですね。何しようというのかわからない状態よりも進んだ。てなわけで機械学習のCNNのところの再復習しませう。今度は、何をやろうとしているのか意識しているのでわかりやすいかもよ。ま～処理はライブラリなのでブラックボックスに変わりはないが(´・ω・`)
ワタクシ これでも愚脳なんです、キリッ) 本を読んだだけで分かる便利な頭とちゃうちゃうのである（笑） (いや、分かる場合もあるのですけど ヒソヒソ)
ま～人が考える事だ、分野が違っても類似性があるのもあろうぞう。詳しくは知らん。
