ディープラーニングの概要と手法
入力サイズ32×32、フィルタサイズ5×5、ストライド1、パディング0の畳み込み層に通した場合、出力される特徴マップの一辺のサイズはいくつか。
- A26
- B30
- ✓28
- D27
解説
出力サイズは (入力サイズ-フィルタサイズ)/ストライド+1 で求められる。(32-5)/1+1=28であるため、出力は28×28になる。
根拠シラバス項目: ディープラーニングの要素技術 - 畳み込み層
解説
出力サイズは (入力サイズ-フィルタサイズ)/ストライド+1 で求められる。(32-5)/1+1=28であるため、出力は28×28になる。
根拠シラバス項目: ディープラーニングの要素技術 - 畳み込み層