畳み込み層の役割に関する問題

問題

畳み込み層（Convolutional Layer）の役割について、以下の記述のうち誤りを1つ選べ。

畳み込み層（Convolutional Layer）は、画像認識モデル（CNN：畳み込みニューラルネットワーク）の心臓部となる層です。

全結合層とは異なり、画像の一部分（局所）だけを見る小さな「カーネル（フィルタ）」を少しずつスライドさせながら計算を行います。

これにより、ピクセル同士の「空間的な位置関係（縦・横のつながり）」を保ったまま、エッジ（輪郭）やテクスチャなどの特徴を抽出することができます。

1. 畳み込み層は画像の局所的な特徴を抽出する。

正しい：カーネルを用いて画像の一部（局所的な受容野）に注目し、特定のパターン（縦線や横線など）を抽出します。

2. 畳み込み層はカーネルを使って特徴を抽出する。

正しい：重みパラメータの集まりである「カーネル（フィルタ）」を入力データ上でスライドさせ、積和演算を行うのが畳み込み層の基本動作です。

3. 畳み込み層は入力のすべてのノードをすべての出力ノードに接続する。

誤り：すべてのノード同士を接続するのは「全結合層」です。畳み込み層は、カーネルのサイズ分だけ局所的に接続（局所結合）されるのが特徴です。

4. 畳み込み層は画像の位置関係を考慮できる。

正しい：画像を一次元に潰す全結合層とは異なり、2次元（または3次元）のまま処理を行うため、画像内の位置関係を保持したまま特徴抽出が可能です。

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