AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第1回 問61・ディープラーニングの要素技術（畳み込み層）

畳み込み層の特徴

1. A

   同じフィルタを画像全体で使い回すため、全結合層に比べてパラメータが少なく、位置がずれても同じ特徴をとらえやすい。

2. B

   入力のすべての画素を、出力のすべてのニューロンとつなぐ。

3. C

   学習するパラメータを持たず、領域の最大値をとるだけである。

4. D

   前の時刻の出力を次の時刻の入力に戻す。

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正解：A

畳み込み層は、フィルタを使い回す（重みの共有）ことでパラメータが少なく、画像の局所的な特徴をとらえる。

畳み込み：小さなフィルタを画像の上でずらしながら掛けて足し合わせ、特徴マップを作る。

• A

  正しい。局所的な結合と重みの共有によって、画像の特徴を効率よく学習できる。

• B

  誤り。これは全結合層の特徴。

• C

  誤り。これはプーリング層の特徴。

• D

  誤り。これは回帰結合層（RNN）の特徴。

学習のポイント：局所結合と重みの共有という、畳み込み層の2つの性質を押さえる。

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