CNNモデルの性能向上のために、概念関係の情報を活用することが重要です。概念関係の学習により、モデルが画像内の概念やオブジェクトの関係性を理解し、より正確な予測を行うことが可能となります。例えば、ティーポットと花瓶を区別する際に、ハンドルと注ぎ口の関係性を学習することで、モデルの予測精度を向上させることができます。また、概念関係の情報を活用することで、モデルの予測結果を説明しやすくなり、モデルの透明性や解釈性を高めることができます。