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Lv012

「Lv012」の記事一覧

入力データを回転させたり反転させたりして、見かけ上のデータ数を増やす手法は何か。

画像の学習で非常によく使われる。

2026年3月3日

学習済みのモデルを、別の似たタスクの学習に再利用する手法を何というか。

Transfer Learning。データが少ない場合に有効。

2026年3月3日

ハイパーパラメータを総当たりで試して、最適な組み合わせを探す手法は何か。

計算コストは高いが確実。

2026年3月3日

各層の入力を平均0、分散1に正規化することで、学習を安定・高速化させる手法は何か。

Batch Normalization。

2026年3月3日

テストデータに対する誤差が増え始めた時点で学習を打ち切る手法を何というか。

過学習を未然に防ぐ。

2026年3月3日

モーメンタムとAdaGradの考え方を組み合わせた、現在最も広く使われている最適化手法は何か。

Adaptive Moment estimation。

2026年3月3日

学習中にネットワークの一部のニューロンをランダムに無効化し、過学習を防ぐ手法は何か。

アンサンブル学習に似た効果が得られる。

2026年3月3日

勾配降下法において、極小値（ローカルミニマム）に陥る問題を避けるために以前の更新量を加味する手法は何か。

慣性の法則のように更新を滑らかにする。

2026年3月3日

学習率をパラメータごとに自動で調整し、過去の勾配の2乗和を利用する最適化手法は何か。

Adaptive Gradientの略。

2026年3月3日

損失関数の値を最小にするパラメータを、勾配の反対方向に逐次更新して探す手法は何か。

Deep Learning学習の基本アルゴリズム。

2026年3月3日