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27問: 画像分類のCNNで使われる全結合層に関する説明として、最も適切なものはどれか。

肢2が正解です。スタンフォード大学の講義資料 CS231n は、よくある CNN の構成を、畳み込み層と ReLU とプーリング層を繰り返して縦横を縮めた後に全結合層を置き、最後の全結合層がクラスのスコアを出力する形として示しています。

同じ資料は、全結合層と畳み込み層はどちらも内積を計算するので関数の形は同じだとし、たとえば7×7×512の入力を見る全結合層は、フィルタの縦横を7×7にした畳み込み層で同じ結果を出せると説明しています。

肢1は誤りで、この書き換えができます。

肢3は誤りで、全結合層の重みとバイアスも勾配降下法で学習します。

肢4は誤りで、局所的な特徴は前半の畳み込み層が捉え、全結合層は後ろのほうに置かれます。