縦横32×32、3チャネル（RGB）の画像を入力とする畳み込み層で、5×5のフィルタを32枚使う。各フィルタにバイアスが1つずつあるとき、この層の学習可能なパラメータ数として正しいものはどれか。
- 1832
- 22,400
- 32,432
- 42,496
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正解：3
1枚のフィルタは入力の全チャネルにまたがるため、重みは5×5×3＝75個です。これが32枚あるので75×32＝2,400個になり、フィルタごとのバイアス32個を加えて2,432個です。2,400はバイアスを数え忘れた値、832は入力チャネル数を掛け忘れた値、2,496はバイアスをフィルタ×入力チャネルごとに数えた値です。畳み込み層のパラメータ数は入力画像の縦横サイズには依存せず、「フィルタサイズ×入力チャネル数×フィルタ数＋フィルタ数」で求まることを押さえておきましょう。
根拠：畳み込み層のパラメータ数（カーネルサイズ×入力チャネル数×出力チャネル数＋バイアス）