問題 No.1240
画像認識タスクに用いられる畳み込みニューラルネットワークにおいて、特定の領域内の最大値や平均値を抽出することで空間方向の解像度を下げ、物体の微小な位置変化や平行移動に対して不変性を持たせるために用いられる層はどれか。
【正解の解説】
プーリング層
プーリング層は、画像の解像度をあえて落として情報を集約する層です。これにより、画像の中の対象物が少しずれていても同じものとして認識できるようになり、計算量も削減できます。
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【その他の選択肢の解説】
畳み込み層
畳み込み層は、画像などのデータからフィルタを使って特徴（線の角度や模様など）を抽出するための層です。
全結合層
全結合層は、抽出された特徴をすべて統合し、最終的な分類結果などを出すためにすべてのニューロンを結合する層です。
バッチ正規化層
バッチ正規化層は、各層に入力されるデータの分布を一定に保つことで、学習を安定させ、高速化するための処理を行う層です。