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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

Global Average Pooling（GAP）の主な利点はどれか。

特徴マップごとの平均値をとってベクトル化することで、パラメータが膨大な全結合層を代替し、過学習抑制…

2026年3月13日

セマンティックセグメンテーションで有名な「U-Net」の構造的特徴はどれか。

特徴抽出（縮小）パスと復元（拡大）パスを対称に配置し、各階層の特徴マップを結合することで精細な位置…

2026年3月13日

GRU（Gated Recurrent Unit）がLSTMと比較して優れている点はどれか。

GRUはLSTMの構造を簡素化（ゲートを2つに削減）しており、計算量が少なく、データセットによっては同等の…

2026年3月13日

ソフトマックス関数と組み合わせて使用される、多クラス分類に最適な損失関数はどれか。

確率分布間の距離を測るのに適しており、ソフトマックス関数の出力（確率）と正解ラベルとの間の乖離を評…

2026年3月13日

RGBカラー画像の入力データが持つ一般的なチャンネル数はいくつか。

カラー画像は通常、Red、Green、Blueの3つの色情報（チャンネル）を重ね合わせて表現される。

2026年3月13日

Leaky ReLU関数の特徴はどれか。

通常のReLUが負の領域で0になり勾配が消失する問題（Dying ReLU）を防ぐため、負の入力に対して小さな勾配…

2026年3月13日

学習データに対する誤差もテストデータに対する誤差も大きい状態を何と呼ぶか。

モデルの表現力が不足している等の理由で、学習データの特徴さえも十分に捉えられていない状態を指す。

2026年3月13日

CNNにおける「全結合層（Fully Connected Layer）」の役割は通常どれか。

畳み込み層で抽出・圧縮された特徴マップを一次元化し、最終的なクラススコアなどを出力するために用いら…

2026年3月13日

最適化手法「AdaGrad」の特徴的な挙動はどれか。

頻繁に更新されるパラメータの学習率を大きく下げ、更新が少ないパラメータの学習率を保つことで、適応的…

2026年3月13日

あるタスクで学習済みのモデルの一部を、別のタスクのモデルに再利用する手法はどれか。

転移学習は、大規模データセットで学習したモデル（重み）を、データが少ない別のタスクの初期値や特徴抽…

2026年3月13日