手書きの数字を認識するために設計された人工ニューラル ネットワーク (ANN) では、隠し層が生の画像データの内部表現をキャプチャするという重要な機能を果たします。これらの層は、異なる数字を区別するために不可欠な、エッジ、形状、テクスチャなどの特徴を入力ピクセルから抽出して表現することを学習します。入力データを複数の隠し層で変換することにより、ネットワークは生のピクセル データを徐々により高レベルの表現に抽象化します。これにより、情報量が増え、正​​しい数字のカテゴリに分類しやすくなります。