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| ID | 問題 | 章 | 論点 | 種類 | 有効 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #245 | 行列化した畳み込みで入力パッチ側の勾配dcolは？ | 畳み込みニューラルネットワーク | 逆伝播 | 数式 | ○ | 編集 |
| #244 | 行列化した畳み込みでフィルタ勾配dW_colは？ | 畳み込みニューラルネットワーク | 逆伝播 | 数式 | ○ | 編集 |
| #243 | 行列化した畳み込みでバイアス勾配dbは？ | 畳み込みニューラルネットワーク | 逆伝播 | 数式 | ○ | 編集 |
| #242 | 行列化した畳み込みの順伝播式は？ | 畳み込みニューラルネットワーク | im2col | 数式 | ○ | 編集 |
| #241 | im2colで各オフセット(y,x)のパッチをstride間隔で抜く基本スライスは？ | 畳み込みニューラルネットワーク | im2col | 数式 | ○ | 編集 |
| #240 | NCHW入力へNumPyのnp.padで幅Pのゼロパディングをする指定は？ | 畳み込みニューラルネットワーク | im2col | 数式 | ○ | 編集 |
| #239 | im2colの主な欠点は？ | 畳み込みニューラルネットワーク | im2col | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #238 | im2col行列とフィルタ行列を掛けた直後のshapeと、最終出力shapeは？ | 畳み込みニューラルネットワーク | im2col | 数式 | ○ | 編集 |
| #237 | groups=1の通常畳み込みで、im2colに合わせてフィルタを行列化したshapeは？ | 畳み込みニューラルネットワーク | im2col | 数式 | ○ | 編集 |
| #236 | AVILEN方式で入力(N,C,H,W)をim2colした行列のshapeは？ | 畳み込みニューラルネットワーク | im2col | 数式 | ○ | 編集 |
| #235 | im2col（Unfold）の目的は？ | 畳み込みニューラルネットワーク | im2col | 用語 | ○ | 編集 |
| #234 | Poolingが主に与える頑健性として適切なのは？ | 畳み込みニューラルネットワーク | プーリング | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #233 | 入力shape (1,3,16,16)にAvgPool2d(4,4)とAdaptiveAvgPool2d((1,1))を適用したshapeは？ | 畳み込みニューラルネットワーク | プーリング | 数式 | ○ | 編集 |
| #232 | PyTorchのAvgPool2dとAdaptiveAvgPool2dの違いは？ | 畳み込みニューラルネットワーク | プーリング | PyTorch対応 | ○ | 編集 |
| #231 | AveragePooling2DとGlobalAveragePooling2Dの違いは？ | 畳み込みニューラルネットワーク | GAP | 即答 | ○ | 編集 |
| #230 | 7×7×512をGAP後にDense(4096)へ渡す重み数は？ | 畳み込みニューラルネットワーク | GAP | 数式 | ○ | 編集 |
| #229 | 7×7×512をFlattenして4096ユニットの全結合層へ渡す重み数は？ | 畳み込みニューラルネットワーク | GAP | 数式 | ○ | 編集 |
| #228 | GAP自体の学習パラメータ数は？ | 畳み込みニューラルネットワーク | GAP | 選択肢消去 | ○ | 編集 |
| #227 | Global Average Pooling（GAP）は何を出力する？ | 畳み込みニューラルネットワーク | GAP | 用語 | ○ | 編集 |
| #226 | MaxPool2dのreturn_indices=Trueで得る値は何に使える？ | 畳み込みニューラルネットワーク | プーリング | PyTorch対応 | ○ | 編集 |