2012年の画像認識コンテストILSVRCでは、ディープラーニングを用いたモデル（AlexNet）が従来の手法に大差をつけて優勝した。このコンテストと優勝したモデルに関する説明として、最も適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 A
この問題の論点：ImageNetとILSVRCの関係
ポイント
ImageNetはラベル付きの大規模な画像データセットで、ILSVRCはそれを使った競技会です。2012年の大差の優勝が第3次AIブームの契機になりました。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
ImageNetは、2万以上のカテゴリにわたる1,000万枚を超える画像にラベルを付けたデータセットです。ILSVRCの画像分類部門では、そのうち1,000カテゴリを使って性能を競いました。
- B
不適切
人間が設計した特徴量を使っていたのは、従来の手法です。優勝したモデルは画素の値をほぼそのまま入力し、分類に役立つ特徴そのものを多層のネットワークで学習しました。
- C
不適切
2012年の優勝モデルの誤り率（上位5候補に正解がない割合）は約15%で、人間の推定値の約5%には届きませんでした。人間の水準を下回るモデルが現れたのは2015年ごろです。
- D
不適切
優勝したモデルは約6,000万個のパラメータをもつ大きなネットワークで、2枚のGPUを使って学習しました。GPUの活用が、その後のディープラーニングの発展を支えました。
試験での狙われ方
ILSVRC・ImageNet・AlexNetの関係と、2012年が転換点になった理由をあわせて問う形がよく見られます。