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JDLA E資格 (エンジニア)

「JDLA E資格 (エンジニア)」の記事一覧

Transformerの「Positional Encoding」はなぜ必要か。

Transformerは並列処理を行うため、RNNのように系列順序を自然に認識できない。そのため位置情報をベクト…

2026年3月13日

セグメンテーションモデル「U-Net」のスキップ接続が結合するものは何か。

縮小パスで失われた位置情報を補完するため、対応する解像度の特徴マップを拡大パスに連結（Concatenate）…

2026年3月13日

物体検出手法「R-CNN」の主なボトルネック（欠点）は何だったか。

約2000個の領域候補それぞれに対してCNN推論を行う必要があり、処理時間が膨大だった（後にFast/Faster R-…

2026年3月13日

オートエンコーダにおいて、中間層の次元が入力層より小さい場合、何が行われていると解釈できるか。

情報量が制限されたボトルネックを通すことで、入力データを再構成するために必要な本質的な特徴（潜在変…

2026年3月13日

双方向RNN（Bi-RNN）が適しているタスクはどれか。

過去だけでなく未来（後ろ）の文脈も参照できるため、翻訳や文章分類など、入力全体が確定しているタスク…

2026年3月13日

「1×1畳み込み」がResNetのボトルネック構造で果たしている役割はどれか。

3x3畳み込みの前に1x1で次元（チャンネル数）を圧縮し、処理後に復元することで、深い層でも計算コストを…

2026年3月13日

学習における「イテレーション（Iteration）」の意味はどれか。

バッチサイズ分のデータを処理し、誤差逆伝播を行ってパラメータを1回更新するステップを指す。

2026年3月13日

学習率のスケジューリング手法「Step Decay」の挙動はどれか。

階段状に学習率を下げていくシンプルな手法で、学習後半での微細な重み調整を可能にする。

2026年3月13日

Global Average Pooling (GAP) が全結合層の代わりに用いられる主な理由はどれか。

特徴マップの平均値をとることでパラメータ学習を不要にし、モデルを軽量化すると同時に、位置情報の解釈…

2026年3月13日

高次元の非凸最適化問題において、極小値ではないが勾配が0になる点を何と呼ぶか。

ある方向では極小だが別の方向では極大となる点で、高次元空間では局所解よりも鞍点が多く存在し、学習の…

2026年3月13日