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44問: CNN で特徴マップの縦横を縮める方法について、All Convolutional Net の論文 (Springenberg ら, 2014) が示した内容と

肢4が正解です。この論文 (Springenberg ら) は、畳み込み層と最大値プーリング層を交互に重ね、最後に少数の全結合層を置くという多くの CNN の構成要素が本当に必要かを見直し、最大値プーリングはストライドを大きくした畳み込み層に置き換えても、いくつかの画像認識のベンチマークで精度を落とさないことを示しました。

そのうえで、畳み込み層だけで作ったネットワークを提案しています。

肢1は誤りで、論文の結論と逆です。

肢2は誤りで、論文が置き換えの先にしたのは平均値プーリングではなく、ストライドの大きい畳み込み層です。

肢3は誤りで、縦横を縮めるのはストライドを大きくした畳み込みです。講義資料 CS231n も、プーリング層を使わずに、ときどき畳み込み層のストライドを大きくして縮める設計の例としてこの論文を挙げています。