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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

勾配消失問題に対する活性化関数側の対策として、最も一般的なのはどれか。

ReLUは正の領域で勾配が1であるため、多層化しても勾配が消失しにくい。

2026年4月3日

VAE (Variational Autoencoder) の損失関数に含まれる、潜在変数の分布を正規分布に近づける項はどれか。

KL項により潜在空間の分布が標準正規分布に近づくよう制約をかける。

2026年4月3日

ResNetで用いられるボトルネック構造において、次元圧縮と復元に使用される畳み込みサイズはどれか。

1x1畳み込みを用いてチャンネル数を一度減らし、計算量を削減する。

2026年4月3日

バイアスが高い（高い訓練誤差）状態を何と呼ぶか。

モデルの表現力が不足し、訓練データにすら適合できていない状態である。

2026年4月3日

物体検出の代表的な手法である YOLO (You Only Look Once) の最大の特徴はどれか。

1度のスキャンで位置特定とクラス分類を同時に行うため高速である。

2026年4月3日

学習の進行に伴って学習率を指数的に減少させる手法を何と呼ぶか。

指数関数的に学習率を減衰させる設定をExponential Decayと呼ぶ。

2026年4月3日

最尤推定において、尤度関数 L(θ) を最大化する代わりに、その対数をとった対数尤度を最大化する主な理由は何か。

対数をとることで、確率の積が和になり、微分の扱いが容易になる。

2026年4月3日

全結合層に比べて、畳み込み層が持つ有利な性質はどれか。

重みを共有することでパラメータ数を抑え、画像の局所的特徴を捉えられる。

2026年4月3日

ベクトルの組が一次独立であることと、それらを並べた行列の行列式が 0 でないことは同値か。

正方行列の場合、行列式が非零ならば列ベクトルは一次独立である。

2026年4月3日

ニューラルネットワークで、順伝播の値を保存しておき、逆伝播で利用する理由は何か。

積の微分などの計算には、その時点での入力値（順伝播の値）が必要となる。

2026年4月3日