CNNの構造に関する問題
問題
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構造について、正しい記述を1つ選べ。
同じカテゴリの問題
- TPUの理解
- ノーフリーランチの定理の理解
- 全結合層の特徴に関する問題
- 全結合層のパラメータ数に関する問題
- 畳み込み層の役割に関する問題
- カーネル（フィルタ）の理解
- パディングの目的
- 特徴マップの理解
- CNNの構造に関する問題
- Depthwise Separable Convolution
- Dilation Convolution の理解
- 全結合層と畳み込み層の違い
- バッチ正規化（Batch Normalization）の理解
- 正規化層の役割に関する問題
- プーリング層の役割に関する問題
- 最大値プーリングと平均値プーリングの理解
- グローバルアベレージプーリング（GAP）の特徴
- スキップ結合の役割に関する問題
- Residual Network（ResNet）の特徴
- 回帰結合層の理解
- RNNの特徴に関する問題
- LSTMのゲート構造
- GRUの特徴に関する問題
- 双方向RNNの理解
- Attentionの役割に関する問題
- Self-Attentionの特徴
- Multi-Head Attentionの理解
- Transformerの構造に関する問題
- Encoder-Decoder Attentionの理解
- Seq2SeqとAttentionの関係
- オートエンコーダの基本理解
- 積層オートエンコーダの特徴
- 次元削減とオートエンコーダ
- 変分オートエンコーダ（VAE）の理解
- データ拡張の基本理解
- 画像データ拡張手法の理解
- テキストデータの拡張手法