プーリング層の主な役割は？
- 特徴の要約・圧縮
- 活性化関数の補助
- 誤差の逆伝播
- 勾配の調整
正解！
不正解...
正解は特徴の要約・圧縮です。
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代表的なプーリング操作として正しいものは？
- 最大値プーリング
- 平均値プーリング
- グローバルアベレージプーリング
- すべて正しい
正解！
不正解...
正解はすべて正しいです。
プーリング操作には、最大値・平均値・グローバルアベレージなどさまざまな種類があります。
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局所領域から最大の値を抽出するプーリング手法は？
- 最大値プーリング
- 平均値プーリング
- 畳み込みプーリング
- ドロップアウト
正解！
不正解...
正解は最大値プーリングです。
最大値プーリングは、特徴マップ内の局所領域で最大値を抽出する手法です。
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局所領域の平均値を用いて情報を圧縮するプーリング手法は？
- 平均値プーリング
- バッチ正規化
- グループ正規化
- 重み正規化
正解！
不正解...
正解は平均値プーリングです。
平均値プーリングは、局所領域の平均値を出力として特徴を要約する方法です。
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特徴マップ全体の平均値を出力とするプーリング手法は？
- グローバルアベレージプーリング
- 最大値プーリング
- 層正規化
- パディング
正解！
不正解...
正解はグローバルアベレージプーリングです。
グローバルアベレージプーリングは、特徴マップ全体の平均をとり出力とする手法です。
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プーリング操作は、どのような範囲で実行される？
- 局所領域
- 全結合層
- 層正規化
- 入力層
正解！
不正解...
正解は局所領域です。
プーリング操作は、特徴マップの局所領域（小さな範囲）に対して行われます。
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プーリング層の主な効果の1つである、特徴マップの何を縮小する？
- 空間サイズの縮小
- 重み数の増加
- バッチサイズの調整
- 勾配計算の高速化
正解！
不正解...
正解は空間サイズの縮小です。
プーリング層は、空間的なサイズを縮小することで計算量を削減します。
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プーリング層の効果として、入力の変化に対してモデルがどうなる？
- 入力の回転や位置の変化に強くなる
- 精度が低下する
- 過学習が促進される
- 出力層の活性化が減少する
正解！
不正解...
正解は入力の回転や位置の変化に強くなるです。
プーリング層は、不変性を獲得することで、入力の変化に対して頑健なモデルになります。
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プーリング層の特徴として正しいものは？
- プーリングは重みを持たない
- 正規化が必要
- 勾配を更新する
- 活性化関数が必要
正解！
不正解...
正解はプーリングは重みを持たないです。
プーリング層は、重みを使わずに特徴を抽出・圧縮する処理を行います。
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プーリング層のパラメータ量に関する特徴は？
- 全結合層と比較してパラメータが少ない
- 多くのパラメータが必要
- 活性化関数に依存する
- 勾配消失問題を解決する
正解！
不正解...
正解は全結合層と比較してパラメータが少ないです。
プーリング層は重みを持たず、全結合層と比べてパラメータが少ないため軽量です。
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プーリング層は、特徴マップから重要な情報を抽出・圧縮する役割を持ちます。