CNNとSVMのカーネルの違い

「カーネル」という用語は、CNNの畳み込み層とサポートベクターマシン(SVM)の両方で使われる。それぞれのカーネルに関する説明として、最も不適切なものを1つ選べ。

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解説

正解D

ポイント

CNNのカーネルは学習で値が決まる重みの配列です。SVMのカーネルは、設計者が選ぶ内積計算のための関数です。

選択肢ごとの解説

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。
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。
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。
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。

試験での狙われ方

CNNのカーネルとSVMのカーネル関数のように、同じ名前で意味の違う用語は、説明を入れ替えた選択肢で取り違えやすいので注意します。

関連用語

カーネル（畳み込み）、カーネルトリック、サポートベクターマシン、誤差逆伝播法

参考

G検定試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版（技術分野項目18 畳み込み層） 2026年10月31日閲覧
Goodfellow, Bengio, Courville, Deep Learning (2016) （9.1 The Convolution Operation） 2026年10月31日閲覧
Cortes and Vapnik, Support-Vector Networks, Machine Learning 20 (1995) 2026年10月31日閲覧

オリジナル問題（過去問ではありません） AIで作成人による確認：未誤りを報告

出典と作成について

作成：ウカトレ編集部（AIで作成し、別のAIが一次資料と照合。手順は編集方針）

公開日：2026年10月31日最終更新日：2026年10月31日最終確認日：2026年10月31日

シラバス第1.4版技術18「畳み込み層」の問題です。