問題 No.817
セマンティックセグメンテーション（画像内の全画素の分類）において、プーリング層による画像解像度の低下を防ぎつつ、計算量やパラメータ数を増やすことなく受容野（フィルターが一度に見る領域）を広げるために、要素間に隙間を空けて適用する畳み込み処理はどれか。
【正解の解説】
Atrous Convolution
Atrous Convolutionは、フィルタの要素間に隙間を空けることで、画像の解像度を下げずに広い範囲を見ることを可能にする畳み込み処理です。
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【その他の選択肢の解説】
Depthwise Convolution
Depthwise Convolutionは、入力のチャネルごとに独立して畳み込みを行う手法で、パラメータ数を減らすのに使われます。
Pointwise Convolution
Pointwise Convolutionは、1×1のフィルタでチャネル方向の情報を統合する手法で、計算コストの低減などに使われます。
Transposed Convolution
Transposed Convolutionは、小さくなった画像サイズを元の大きさへ拡大（アップサンプリング）する際に用いられる処理です。