G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの要素技術 練習問題 第3問: 畳み込みニューラルネットワークの畳み込み層に関する説明として、最も適切なものはどれか。

肢1が正解です。畳み込み層では、フィルタ (カーネル) を入力の上で少しずつずらし、各位置で入力の小領域との積和にバイアスを加えます。

1枚のフィルタから1枚の特徴マップができるので、出力のチャネル数はフィルタの枚数に等しくなります (スタンフォード大学の講義資料 CS231n の説明)。

肢2は誤りで、フィルタの値は誤差逆伝播法で学習する重みです。

肢3は誤りで、畳み込み層の出力の各値は入力の局所的な領域 (受容野) から計算されます。

肢4は誤りで、出力の縦横はフィルタの大きさ・パディング・ストライドによって変わります。全結合層との違いは、局所的な結合と、同じフィルタを全位置で使う重みの共有にあります。