ITパスポート 一問一答｜練習問題 第182問

解説

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）は、画像から輪郭や模様などの特徴を抽出する畳み込み層と、情報を圧縮して位置ずれに強くするプーリング層を組み合わせたディープラーニングのモデルである。画素の空間的な配置関係を保ったまま局所的な特徴を段階的に学習できるため、画像認識・画像分類・物体検出の分野で特に高い性能を発揮し、これが正解である。誤答肢の時系列データの予測や自然言語の翻訳、音声の分析には、系列データの前後関係を扱えるRNN（再帰型ニューラルネットワーク）やLSTM、近年ではTransformerが主に用いられる。試験では「CNN＝画像」「RNN＝時系列・言語」という得意分野の対応を問う出題が定番であり、畳み込み（Convolution）という名称とセットで覚えておくこと。