CNNとSVMのカーネルの違い

解説

正解 D

この問題の論点：CNNとSVMのカーネルの違い

選択肢ごとの解説

1. A

   適切

   CNNのカーネルは3×3などの小さな重みの配列で、入力の上をずらしながら積和を計算します。入力が複数チャネルのとき、チャネルごとの2次元の配列をカーネル、それを束ねた全体をフィルタと呼び分けることもあります。

2. B

   適切

   フィルタサイズや枚数は、学習の前に設計者が決めます。一方、カーネルの各値は重みとして初期化され、誤差逆伝播法で求めた勾配にもとづいて更新されます。人がフィルタを設計していた従来の画像処理との大きな違いです。

3. C

   適切

   この工夫をカーネルトリックと呼びます。写像後の空間が非常に高次元でも、元の空間で内積の値だけを計算すればよいため、計算量を抑えたまま非線形な境界を学習できます。

4. D

   不適切 正解

   SVMでは、ガウスカーネル（RBFカーネル）や多項式カーネルなどの関数の形を設計者が選び、その幅などのハイパーパラメータは交差検証などで決めます。学習で求めるのは各データに付く係数で、誤差逆伝播法は使いません。