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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

行列 A とその逆行列 A^-1 の積 A A^-1 は何になるか。

行列とその逆行列の積は必ず単位行列になる。

2026年4月3日

ニュートン法が1次近似を用いる勾配降下法と異なり、2次近似を用いることで利用する情報はどれか。

ヘッセ行列（2階微分）を用いることで、より効率的に収束を目指す。

2026年4月3日

物体検出において、予測された領域と正解領域の重なり具合を評価する指標はどれか。

Intersection over Union（IoU）は領域の重なり率を表す。

2026年4月3日

勾配爆発を防ぐために、勾配のノルムが一定値を超えた場合に縮小させる手法はどれか。

勾配クリッピングは勾配の大きさを制限して数値を安定させる。

2026年4月3日

バイアスと分散のトレードオフにおいて、モデルを複雑にするとどう変化するか。

モデルを複雑にすると表現力は上がるが、データの変動に敏感になる。

2026年4月3日

Residual Network (ResNet) において導入された、入力を出力に直接足し合わせる構造はどれか。

スキップ接続（ショートカット）により、深い層でも勾配が伝わりやすくなる。

2026年4月3日

2つの事象 A と B が独立であるとき、同時確率 P(A, B) はどうなるか。

独立事象の同時確率はそれぞれの確率の積となる。

2026年4月3日

ベクトルのノルムにおいて、各要素の絶対値の最大値をとるものはどれか。

L∞ノルム（最大値ノルム）は最大絶対値を返す。

2026年4月3日

学習中に正解率が向上しているにもかかわらず、損失が増加する原因として考えられるのはどれか。

確信度が低い正解は増えても、誤答の誤差が大きくなると起こり得る。

2026年4月3日

期待値 E[X] に対して、分散 V[X] を E[X] を用いて表した式はどれか。

分散は「2乗の平均」から「平均の2乗」を引いたものである。

2026年4月3日