深層学習定義
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）が画像認識に適している主な理由はどれか？
A.テキストデータを効率的に処理するように設計されているから
✗ テキスト処理はRNN・LSTM・Transformerが得意。CNNは主に画像・空間データ向け。
B.畳み込み層とプーリング層で局所的な画像パターン（エッジ・形状等）を階層的に学習できるから← 正解
✓ 正解。畳み込みフィルターが平行移動不変の特徴を学習し、深い層ほど抽象的なパターンを捉える。
C.強化学習の報酬関数に最適化されているから
✗ CNNは強化学習とは無関係で、画像の識別・分類・検出タスクに特化した設計。
D.k-meansよりもクラスタリング精度が高いから
✗ CNNはクラスタリングアルゴリズムではなく、教師あり学習の特徴抽出器として使われる。
この問題のポイント
畳み込みフィルターが平行移動不変の特徴を学習し、深い層ほど抽象的なパターンを捉える。
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