問題 No.1130
畳み込みニューラルネットワークにおける「パディング」の役割として【不適切なもの】はどれか。
【正解の解説】
ネットワークの計算量を意図的に減らして推論速度を上げるために用いられる
パディングを行うとデータサイズが維持または拡大されるため、計算対象のピクセル数が増え、演算量が増加します。「計算量を減らして推論速度を上げる」のはダウンサンプリングを行うプーリング層（Pooling）の役割であり、パディングの説明として完全に誤りです。
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【その他の選択肢の解説】
入力画像の周囲にゼロなどの値を埋め込む処理のことである
パディング（Padding）は、入力画像の上下左右の外周に特定の数値（一般的には0を埋めるゼロパディング）を付加してデータを拡大する前処理・層の計算手法のことです。CNNの空間解像度調整において標準的に使われます。
畳み込み演算によって特徴マップの空間サイズが縮小してしまうのを防ぐことができる
パディングを行わずに畳み込み処理（Valid）を繰り返すと、画像の端が削削されて特徴マップの解像度が層を深めるごとに縮小してしまいます。周囲にパディングを配置（Same）することで、畳み込み後も入力サイズを一定に維持することができます。
画像の端にある特徴が畳み込みの計算に使われる回数を増やし情報の損失を抑える
画像の外周付近にある画素は、パディングを行わない場合、中央付近の画素に比べて畳み込みフィルターが通る回数（演算回数）が大幅に少なくなってしまいます。パディングを追加することで端の情報も十分に演算に反映され、情報の欠損を防ぐことができます。