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10問: 畳み込みニューラルネットワークの最大値プーリングと平均値プーリングに共通する説明として、最も適切なものはどれか。
ディープラーニングの要素技術
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第10問
畳み込みニューラルネットワークの最大値プーリングと平均値プーリングに共通する説明として、最も適切なものはどれか。
解答と解説を先に見る
先に見ると、この問題は今回は育ちません。
正解: 3. 小領域の値を最大値か平均値の1つの値にまとめて縦横を縮める処理で、学習する重みを持たない。
肢3が正解です。プーリング層は、特徴マップの小領域 (たとえば2×2) の値を、最大値や平均値といった決まった計算で1つにまとめ、縦横の大きさを縮めます。
CS231n は、プーリング層は入力に対して固定の関数を計算するので学習するパラメータを持たないと説明しています。
肢1は誤りで、まとめ方は決まった計算で、重みを学習しません。
肢2は誤りで、プーリングは縦横を縮める (ダウンサンプリングする) 処理です。
肢4は誤りで、プーリングはチャネルごとに別々に行うので、チャネルの数は変わりません。縮めるのは縦横で、チャネルの数ではない点を押さえておきます。
関連キーワード: プーリング層・最大値プーリング・平均値プーリング・ダウンサンプリング
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