車が存在するかどうかを示すラベル付き200x200画像が1,000,000枚あるデータセットがあります。画像内の車の存在を検出するために、最も高い精度を生み出す可能性が高いニューラルネットワークアーキテクチャと出力層の選択はどれですか？

この問題は、画像内のオブジェクト検出という二項分類タスクです。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像データから階層的な特徴を自動的に学習するのに非常に効果的です。特に、画像内のパターンや空間的関係を捉える能力に優れているため、画像認識タスクにおいて多層パーセプトロン（MLP）よりも高い精度を達成する可能性が高いです。MLPは画像データをフラット化して入力するため、空間情報を失いやすいです。 出力層については、二項分類（車が存在するかどうか）の確率を予測する場合、Softmax関数は各クラスの確率の合計が1になるように正規化するため、確率的な解釈に適しています。線形出力層は回帰タスクに適しており、確率を直接出力するのには不向きです。