1.
画像認識タスクにおける「プーリング層（Pooling Layer）」の目的として正しいものはどれか。
2.
画像認識において、「特徴量の抽出」に主に関与する層はどれか。
3.
画像認識モデルにおいて、学習中に損失関数を最小化する目的で用いられる手法はどれか。
4.
画像認識で「転移学習」を使用する際に、学習済みモデルの「上位層のみを再訓練」する主な理由として最も適切なものはどれか。
5.
AI画像認識の分野で、転移学習（Transfer Learning）が有効である理由はどれか。
6.
AI画像認識における「セグメンテーション」と「分類」の主な違いとして正しいものはどれか。
7.
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のトレーニング中に「フィルタの数」を増やすと予想される影響として最も適切なものはどれか。
8.
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、「フィルタサイズ」を調整する主な目的はどれか。
9.
画像認識で用いられる「ソフトマックス関数（Softmax）」の主な役割はどれか。
10.
画像認識タスクにおいて「ドメイン適応（Domain Adaptation）」が必要となる場面として最も適切なものはどれか。
11.
画像認識モデルで「注意機構（Attention Mechanism）」を組み込む目的として正しいものはどれか。
12.
画像認識モデルで「過学習」を防ぐために使用される手法として適切でないものはどれか。
13.
AIによる画像認識で「データ拡張（Data Augmentation）」を行う主な理由はどれか。
14.
AIによる画像認識で使用される「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」の主な役割はどれか。
15.
畳み込み層（Convolutional Layer）が行う主要な操作はどれか。
