問題 No.1418
畳み込みニューラルネットワークにおいて、対象領域内の最大値や平均値を取得することで空間的な解像度を下げる処理を行う層はどれか。この層は学習可能なパラメータを持たず、対象物の微小な位置ズレに対するモデルの不変性を高める効果がある。
【正解の解説】
プーリング層
プーリング層は、範囲内の代表値（最大値や平均値）だけを残すことで、データを小さく圧縮する層です。これにより、画像内の位置が少しずれても同じものとして認識できるようになります。
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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、画像の一部を取り出すフィルタを動かしながら特徴を抽出する層です。画像内の模様や角などの情報を捉えます。
全結合層
全結合層は、前の層の全てのニューロンと接続し、情報を統合して最終的な分類などの判断を下す層です。
正規化層
正規化層は、層を通るデータの値を一定の範囲に収めることで、学習を安定させ、早く収束させるための処理を行う層です。