Semifields（半体）は畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の解釈性と効率性向上に重要な役割を果たします。Semifields を導入することで畳み込み層内で行われる演算操作（例：最大値・最小値取得）を柔軟かつ効率的に実装できます。
具体的に言うと、「tropical max semifield」と「tropical min semifield」など特定種類のsemifields を利用して CNN のレイヤー内で非線形操作を行う際、シンプルかつ直感的な方法で情報処理能力向上及びデータ効率化を実現します。
これらsemifields はCNN モデル全体でも同じ原則通り適用されており，少数パラメータでも高度な情報抽出能力及び汎化能力向上等多面から有益です.