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。

正解: 1. 入出力層の間の層は、値がデータとして与えられないため隠れ層と呼ばれ、入力側ほど単純な特徴、出力側ほど抽象的な特徴を表すことがある。

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。

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