ILSVRC 2015
2015年の大規模画像認識コンテスト(ILSVRC)で、人間の認識精度を上回る誤り率を達成した、スキップ結合を用いたモデルとして、最も適切なものを1つ選べ。
- A
ResNet
- B
LeNet
- C
AlexNet
- D
GAN
正解と解説を見る
正解:A
ResNetは残差学習により100層を超える深さで学習でき、2015年のILSVRCで優勝して人間の水準を上回る誤り率を示した。

- A
正しい。層を非常に深くしても学習できるよう、残差学習を導入した。
- B
誤り。1990年代に提案された初期の畳み込みニューラルネットワーク。
- C
誤り。2012年のILSVRCで大幅に精度を上げたモデル。
- D
誤り。画像を生成するための枠組みで、分類のモデルではない。
このサイトの問題は、各試験の公開されているシラバスに沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。日本ディープラーニング協会(JDLA)・一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA)の公式サービスではありません。