全結合層の畳み込みへの置き換え
画像分類のCNNの最後の全結合層を、1×1や、特徴マップ全体と同じ大きさの畳み込みに置き換えることの利点として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
パラメータが、必ず増える。
- B
入力画像の大きさが変わっても処理でき、画素ごとの出力（セグメンテーション）にも拡張しやすい。
- C
画像の位置情報が、完全に失われる。
- D
学習が、不要になる。
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正解：B
全結合層は、入力の大きさが固定される。畳み込みに置き換えると、任意の大きさの入力に対応でき、出力も空間的な地図になる（FCN）。
- A
誤り。全結合層の巨大なパラメータを減らせる。
- B
正しい。FCN（全畳み込みネットワーク）の考え方。
- C
誤り。位置の対応が保たれる。
- D
誤り。学習は必要。
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