HOMELv033 CNNにおけるプーリング層がもたらす「平行移動不変性(Translation Invariance)」とは何か。 2026年3月13日 プーリングで情報を要約することで、微小な位置ズレを吸収し、ロバストな特徴抽出を可能にする。 ReLU関数のx=0における微分の扱いは通常どうされるか。 回帰問題におけるニューラルネットワークの損失関数として最も一般的なものはどれか。