(エ)に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
畳み込みニューラルネットワークの(ア)のパラメータ数は(イ)と比較して極めて少ない.これは(ウ)によって(エ)ため,パラメータ数が減り,計算量が少なくなるためである.
モデルを運用した際に示す性能を見積もる
訓練データだけに過剰に適合することを避ける
有用な特徴量を画像の位置によって大きく変化させない
学習時間を短縮させる
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