G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの概要 練習問題 第2問: 画像を分類する多層のニューラルネットワークにおける層の説明として、最も適切なものはどれか。

肢1が正解です。Deep Learning（Goodfellowら）の第1章は、隠れ層の値はデータとして与えられず、どの概念が役立つかをモデル自身が決めるため「隠れ」と呼ぶと説明し、画像の例として、第1隠れ層がエッジ、第2隠れ層が角や輪郭、第3隠れ層が物体の部品を表す図を示しています。

肢2は入力層と出力層の役割が逆です。

肢3は不適切で、同章はディープと呼ぶのに必要な深さについて合意は無いと述べています。

肢4は不適切で、特徴を人が指定せず、データから学ぶ点がディープラーニングの特徴です。「深い」の目安が決まった層の数だと思い込まないようにしましょう。