G検定 用語解説
ストライドとは
畳み込みでフィルタ（カーネル）を入力データ上でずらす際の1回あたりの移動幅。値を大きくすると出力される特徴マップのサイズが小さくなる。
まず押さえる結論
ストライドは、G検定の「大項目5 ディープラーニングの要素技術」に出てくる用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-10-02。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
「大項目5 ディープラーニングの要素技術」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- CNN（画像・畳み込み/プーリング）とRNN（時系列・系列データ）の使い分けを取り違える。
- LSTMとGRUのゲート数を混同する（LSTM＝3ゲート＋記憶セル、GRU＝2ゲートに簡略化）。
- 最適化手法を取り違える（モメンタム＝慣性、AdaGrad/RMSProp＝適応学習率、Adam＝両方）。
関連する確認問題
大項目5 ディープラーニングの要素技術 / 畳み込みニューラルネットワーク
入力が227×227×3の画像で、フィルタの大きさ11×11、ストライド4、パディング0、フィルタ数96の畳み込み層を1つ通したとき、出力の大きさ（幅×高さ×奥行き）として正しいものはどれか。
正解は55×55×96。畳み込み層の出力の幅は、入力の幅をW1、フィルタの大きさをF、ストライドをS、ゼロパディングをPとして(W1－F＋2P)/S＋1で求める。W1＝227、F＝11、S＝4、P＝0を当てはめると(227－11＋0)/4＋1＝55になり、高さも同じ計算で55になる。奥行きは使うフィルタの数に等しいので96である。Stanford CS231nは、AlexNetの最初の畳み込み層をこの条件の例として挙げ、出力を[55×55×96]とする。奥行きが入力のチャネル数の3のままになることはなく、パディングなしのため入力と同じ227にもならない。
大項目5 ディープラーニングの要素技術 / 畳み込みニューラルネットワーク
畳み込み演算において、フィルタを入力データ上でずらしながら適用する際の、1回あたりの移動幅を指す用語はどれか。
正解は「ストライド」である。ストライドは畳み込みでフィルタを入力データ上でずらす際の1回あたりの移動幅を指す語で、値を大きくすると出力サイズが小さくなる。フィルタ（カーネル）は特徴抽出に用いる重みのまとまりを指す語、プーリングは特徴マップを縮小する処理、パディングは入力の周囲に画素を補って出力サイズを調整する処理であり、いずれも移動幅そのものを表す語ではない。設問は「1回あたりの移動幅」という量を問うており、これに対応する語はストライドだけである。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- ストライドを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、ストライドに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）