E資格問題にチャレンジ！本日のお題は「特徴マップ」
問題
[問題]
答え
A
解説
特徴マップ（feature map）は、ディープラーニングやコンピュータビジョンの分野で使用される重要な概念です。特徴マップは、画像やビデオなどの入力データに対して畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network、CNN）を適用することで生成されます。
特徴マップは、畳み込み層の出力として得られる多次元の行列です。畳み込み層は、入力データに対してフィルタ（カーネル）を適用し、畳み込み演算を行います。これにより、画像のローカルな特徴やパターンを検出することが可能になります。畳み込み演算の結果、特徴マップが生成されます。
特徴マップは、畳み込み層の各フィルタに対応しています。畳み込み層では、入力データとフィルタの畳み込み演算を複数回行い、複数の特徴マップを生成します。それぞれの特徴マップは、異なる特徴やパターンを捉えるために設計されたフィルタによって得られます。
特徴マップは、画像内の異なる位置における特徴の存在を示すため、位置情報も保持しています。一般的に、畳み込み層の出力では、特徴マップの次元は入力データよりも小さくなることがあります。これは、プーリング層（Pooling Layer）と呼ばれる操作によって特徴マップのダウンサンプリング（空間的な解像度の削減）が行われるためです。プーリング操作によって、特徴マップのサイズを縮小することで、計算量を削減し、位置の微小な変化に対するロバスト性を向上させることができます。
特徴マップは、後続の畳み込み層や全結合層に入力として供給され、さらなる特徴抽出や分類が行われます。ディープラーニングのモデルでは、特徴マップがより高度な表現を捉えるために、層を重ねることが一般的です。
特徴マップは、画像認識、物体検出、セグメンテーションなどのタスクで広く使用されます。それらは、入力データの局所的な特徴を捉えるための有用な表現を提供し、パターン認識や情報抽出に役立ちます。
したがって、(A)が正しい記述です。
E資格の勉強方法はコチラも参考にしてみてください。
コメント