問題 No.1314
畳み込みニューラルネットワークにおいて、特定の領域内の画素値から最も大きい数値を抽出することで特徴量マップを縮小し、画像内の微小な位置のズレに対する頑健性を高める処理はどれか。
【正解の解説】
最大値プーリング
注目している範囲内で最も大きい数値を抽出して代表とする手法です。特徴が際立つため、画像内の位置が少しズレても特徴を捉えやすくする効果があります。
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【その他の選択肢の解説】
平均値プーリング
注目している範囲内の数値の平均を計算して代表とする手法です。画像全体の情報を満遍なく残したい場合に使われます。
ゼロパディング
画像の周囲に0のデータを付け足してサイズを調整する処理です。端の方の情報が削られるのを防ぐために使われます。
スキップ結合
ネットワークの途中の情報を遠くの層へ直接つなぐ手法です。情報を飛ばすことで、深いネットワークでも学習がスムーズに進むように工夫されています。