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ディープラーニングE資格エンジニア

「ディープラーニングE資格エンジニア」の記事一覧

CNNの受容野（Receptive Field）とは何を指すか。

層が深くなるにつれ、1つのユニットがカバーする入力範囲は広がる。

2026年4月3日

モデルの学習中、パラメータが振動して収束しない場合に、学習率をどう変更すべきか。

学習率が大きすぎると最適解を飛び越えてしまうため、小さくして安定させる。

2026年4月3日

物体の「境界ボックス」の座標を予測するタスクを何と呼ぶか。

座標（x, y, w, h）は連続値であるため、回帰タスクとして扱われる。

2026年4月3日

k-means法などの初期値依存性を解消するために、初期の重心を離れた位置に配置する改良手法はどれか。

最初のクラスター中心を確率的に遠くから選ぶことで、収束を安定させる。

2026年4月3日

活性化関数 Swish (x * sigmoid(beta * x)) の特徴として正しいものはどれか。

Googleによって提案された関数で、ReLUより滑らかで性能が良いとされる。

2026年4月3日

Transformerの計算量において、入力系列の長さ L に対して Self-Attention の計算量はどのオーダーになるか。

各単語が全単語を参照するため、系列長の2乗に比例する計算が必要。

2026年4月3日

2つの集団の平均に差があるかを検討する際、標本サイズが小さく母分散が未知の場合に用いる検定はどれか。

母分散が未知で小標本の場合は、t分布を用いたt検定が標準的である。

2026年4月3日

行列 A, B について、(AB)^T を展開した式として正しいものはどれか。

転置の積は、順番が入れ替わった各転置の積に等しい。

2026年4月3日

混合精度訓練（Mixed Precision Training）において、一般的に使用される精度の組み合わせはどれか。

主計算をFP16で行い、重みの更新などをFP32で保持して精度と速度を両立する。

2026年4月3日

回帰モデルの評価で、全分散のうちモデルが説明できた分散の割合を示す指標はどれか。

R^2は1に近いほどモデルの当てはまりが良いことを示す。

2026年4月3日