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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
ネットワーク内の特定の重みを完全に 0 にして、計算グラフから削除する手法はどれか。
不要な接続をカットすることで、推論の高速化とモデルの軽量化を図る。
2026年4月3日
モバイル端末向けに開発された MobileNet で、計算量を削減するために使われる畳み込みはどれか。
空間方向とチャンネル方向の計算を分離することで、劇的に計算量を減らす。
2026年4月3日
GANの学習において、生成器が識別器を完全に欺き、特定の画像しか生成しなくなる現象はどれか。
生成画像の多様性が失われ、同じような画像ばかり出力される不具合。
2026年4月3日
次元圧縮において、データの非線形な構造を保持しながら低次元へ投影する手法はどれか。
t-SNEは高次元での近傍関係を確率分布として低次元でも維持する。
2026年4月3日
RNNにおいて、現在の時刻の隠れ状態を計算するために必要な入力はどれか。
過去の情報を保持する隠れ状態を連鎖的に引き継ぐのがRNNの基本構造。
2026年4月3日
最適化アルゴリズム RMSprop で導入され、Adamでも採用されている、勾配の2乗を蓄積する際の重み付け手法はどれか。
直近の勾配に大きな重みを置く指数移動平均により、学習率を適応的に調整する。
2026年4月3日
行列 A の全ての固有値が正である実対称行列の性質はどれか。
固有値が全て正ならば、二次形式も常に正となる正定値行列である。
2026年4月3日
ポアソン分布において、事象が起こる平均回数が十分に大きいとき、どの分布に近似できるか。
λが大きくなるとポアソン分布は正規分布 N(λ, λ) に近づく。
2026年4月3日
浮動小数点の精度を落とすことで、計算速度の向上とメモリ節約を行う手法を何と呼ぶか。
32bitを16bitや8bitに変換して計算負荷を軽減する手法である。
2026年4月3日
勾配の更新において、学習率を周期的に上下させる手法を何と呼ぶか。
学習率を変動させることで、局所解からの脱出や収束の高速化を図る。
2026年4月3日
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