深層学習の基礎（順伝播型ネットワーク、最適化、正則化、CNN、RNN、Transformer等）
入力画像のサイズが32×32、カーネルサイズが5×5、ストライドが1、パディングが0の畳み込み層を適用したとき、出力される特徴マップの一辺のサイズはどれか。
- ✓28
- B27
- C26
- D30
解説
出力サイズは(入力サイズ-カーネルサイズ)/ストライド+1で計算でき、(32-5)/1+1=28となる。
根拠シラバス「深層学習の基礎 - 畳み込みニューラルネットワーク」
解説
出力サイズは(入力サイズ-カーネルサイズ)/ストライド+1で計算でき、(32-5)/1+1=28となる。
根拠シラバス「深層学習の基礎 - 畳み込みニューラルネットワーク」