⑥ DL要素技術
G検定 第477問
問題
空間方向とチャネル方向の畳み込みを分割する手法のうち特徴マップの各チャネルに対して独立して行われる畳み込み処理はどれか。
APointwise Convolution
BDepthwise Convolution✓ 正解
CAtrous Convolution
DMax Pooling
正解
B：Depthwise Convolution
解説
チャネル毎に独立して畳み込みを行うため計算量を大幅に削減できます。
分野解説：⑥ DL要素技術
ディープラーニングを構成する代表的なモデルや技術を学ぶ分野です。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN・LSTM）、オートエンコーダ、ドロップアウトや正規化などの学習を安定させる技術が問われます。各モデルがどのようなデータや課題に適しているかを区別することが重要です。要素技術は応用分野の土台になるため、仕組みの概要と特徴を結びつけて理解しておきましょう。
この分野の問題をすべて見る →本番形式で問題を解いてみよう
クイズモードで挑戦 →同じ分野の関連問題
G検定について
AI・ディープラーニングを事業に活かす力を証明
| 主催 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA） |
|---|---|
| 出題形式 | 知識問題（多肢選択式）160問程度 |
| 試験時間 | オンライン試験100分・会場試験120分 |
| 受験料 | 13,200円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公表されていない |
| 難易度 | ★★★☆☆（標準） |
G検定の関連記事
AI史から法律・倫理まで：G検定を3週間で回す順番
Gはジェネラリスト、つまり実装しない人のための検定です。生成AIを取り込んで動き続けるシラバスにどう追いつくか、9分野の分量と1038問の使い分けを段階ごとに整理しました。
20時間で届く人と60時間かかる人、G検定の差はどこか
合格ラインは非公表、そのうえ約200問を120分で処理する。G検定の負荷は内容の深さより範囲と速さにあります。文系は技術、理系は法律・倫理でつまずく偏りにも踏み込みました。
基礎から生成AIまで、G検定の深層学習用語を段階で並べる
CNNは画像、RNNとTransformerは系列、GANと拡散モデルは生成。名前の似たディープラーニングの略語を、どの領域で何に使うかとセットで並べた、試験直前の確認用チートシートです。