LeNetの特徴

問題

LeNetに関する次の記述のうち、正しいものを1つ選べ。

LeNet（ルネット）は、ヤン・ルカン（Yann LeCun）らによって1998年に提案された、初期の「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」モデルです。

画像の特徴を抽出する「畳み込み層（Convolution）」と、位置ズレを吸収する「プーリング層（当時はサブサンプリング層）」を交互に重ねるという、現代の画像認識AIの基本構造をすでに完成させていました。

米国の小切手や郵便番号の手書き数字（MNIST）の自動読み取りシステムとして、AI冬の時代に実用化された歴史的モデルです。

1. LeNetは手書き数字認識のために開発された。

正しい：郵便番号や小切手に書かれた手書きの数字を高精度に認識するために開発され、実際に米国の郵便局などで実用化されていました。

2. LeNetはReLUを活性化関数として使用した。

誤り：LeNetが開発された当時は、活性化関数として「ReLU」ではなく、主に「シグモイド関数」や「tanh（双曲線正接関数）」が使用されていました。

3. LeNetはサブサンプリング層は持たない。

誤り：LeNetは、現在のプーリング層に相当する「サブサンプリング層（平均プーリングなど）」を持っており、これにより画像の位置ズレへの耐性を高めていました。

4. LeNetは2010年代に開発された。

誤り：LeNetはディープラーニングブーム（2010年代）よりもずっと前の「1998年」に発表された、非常に先駆的なネットワークです。

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