1.
「Fine-Tuning（ファインチューニング）」の効果として最も適切なものはどれですか？
2.
画像認識における「転移学習」の利点として正しいものはどれですか？
3.
CNNモデルにおいて、過学習を防ぐために広く用いられるテクニックはどれですか？
4.
次のうち、U-Netの主な応用先として正しいものはどれですか？
5.
「Global Average Pooling」が用いられる目的は何ですか？
6.
次のうち、VGG16やResNetなどの深層CNNモデルで重要視されるテクニックはどれですか？
7.
次のうち、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の学習において、画像の「正規化」の目的は何ですか？
8.
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、畳み込み層の役割は何ですか？
9.
CNNにおける活性化関数として最もよく使用されるものはどれですか？
10.
次のうち、画像認識モデルでよく使われる「データ拡張」の技術に含まれないものはどれですか？
11.
VGG16とResNetの主な違いは何ですか？
12.
CNNにおいて、次のうち「バックプロパゲーション」を行う際に重要なプロセスはどれですか？
13.
「セマンティックセグメンテーション」とは何を指しますか？
15.
次のうち、畳み込み層のフィルタ数を増やすと、どのような影響があるか？
16.
CNNにおいて、フィルタ（カーネル）の役割は何ですか？
17.
「ImageNet」の役割として正しいものはどれですか？
18.
ResNetで導入された「スキップ接続（Skip Connection）」の主な目的は何ですか？
19.
画像認識タスクで最も一般的に使用される損失関数はどれですか？
20.
次のうち、ResNetにおいて使用されていない要素はどれですか？
