1.
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？
2.
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？
3.
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？
4.
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？
5.
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？
6.
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？
7.
CNNにおいて、フィルタ（カーネル）の役割は何ですか？
8.
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？
9.
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？
10.
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？
12.
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？
13.
「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？
14.
VGG16とResNetの主な違いは何ですか？
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.
「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？
17.
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？
18.
「ImageNet」の役割として正しいものはどれですか？
19.
「Global Average Pooling」が用いられる目的は何ですか？
20.
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？
