（エ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
畳み込みニューラルネットワークの（ア）のパラメータ数は（イ）と比較して極めて少ない.これは（ウ）によって（エ）ため,パラメータ数が減り,計算量が少なくなるためである.
有用な特徴量を画像の位置によって大きく変化させない
訓練データだけに過剰に適合することを避ける
学習時間を短縮させる
モデルを運用した際に示す性能を見積もる
