HOMELv015 アンサンブル学習において、異なる種類の複数のモデル（SVM、決定木など）の出力を別のモデルの入力として学習させる手法はどれか。 2026年1月25日 スタッキングは、複数のモデルの得意不得意を組み合わせて精度を向上させる。 意思決定において、複数の選択肢がある場合に「最悪のケースでの損失を最小にする」という戦略はどれか。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、画像の特徴量の位置ずれに対する堅牢性を高めるために行われる処理はどれか。
