カーネル（フィルタ）の理解

問題

畳み込み層で用いられるカーネル（フィルタ）について、正しい記述を1つ選べ。

畳み込み層におけるカーネル（フィルタ）は、入力画像から「特定のパターン（縦の輪郭、横の輪郭、色など）」を見つけ出すための小さな重み行列（例：3×3や5×5のマス目）です。

このカーネルを入力画像の上でスライドさせながら計算（畳み込み演算）を行うことで、そのパターンの有無を表す「特徴マップ」を出力します。

1つの層に複数の異なるカーネルを用意することで、同時に多様な特徴を抽出することができます。

1. カーネルは画像全体を一度に処理する大きな行列である。

誤り：画像全体を一度に処理するのではなく、通常は3×3や5×5といった「小さな」行列（カーネル）を使って局所的に処理します。

2. カーネルは画像上をスライドしながら特徴を抽出する。

正しい：カーネルを入力画像上で一定の幅でスライド（移動）させながら積和演算を行い、特徴を抽出して特徴マップを生成します。

3. カーネルは常に1つだけで構成される。

誤り：通常、1つの畳み込み層には「複数」のカーネル（例：64個や128個など）を設定し、それぞれ異なる特徴（縦線、横線、斜め線など）を同時に抽出します。

4. カーネルはバイアスを持たない。

誤り：全結合層と同様に、畳み込み層の各カーネル（フィルタ）も通常はそれぞれ固有の「バイアス項」を持ち、積和演算の結果に加算されます。

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