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Lv014

「Lv014」の記事一覧

RNNの学習時に、前の時刻の「予測値」ではなく「正解データ」を入力として使う手法を何と呼ぶか。

学習初期にモデルの予測が不安定な際、正解を与えることで学習を安定・高速化させるテクニック。

2026年3月13日

「インスタンスセグメンテーション」と「セマンティックセグメンテーション」の違いはどれか。

インスタンスセグメンテーションは、「人A」「人B」のように同じクラスの物体であっても別の個体として識…

2026年3月13日

自然言語処理における「サブワード分割（BPEなど）」の利点はどれか。

頻出する文字の並びをトークン化することで、辞書にない単語も部分文字列の組み合わせとして表現できるよ…

2026年3月13日

1×1畳み込み（Pointwise Convolution）の主な利用目的はどれか。

各画素位置ごとに全チャンネルの重み付き和を計算するため、空間サイズを変えずにチャンネル数（深さ）を…

2026年3月13日

Self-Attentionにおいて、各単語から生成される3つのベクトルの名称はどれか。

Query（検索クエリ）、Key（検索キー）、Value（値）の3つのベクトルを用いて、単語間の関連度（重み）を…

2026年3月13日

ResNetにおける「残差ブロック（Residual Block）」の数式表現はどれか（Fは変換関数）。

入力xを変換後の出力F(x)に足し合わせることで、差分（残差）のみを学習すればよく、学習が容易になる。

2026年3月13日

物体検出の評価指標「IoU (Intersection over Union)」の計算式はどれか。

IoUは、予測したバウンディングボックスと正解のボックスがどれだけ重なっているかを0〜1の割合で表す。

2026年3月13日

Seq2Seqモデルが最もよく利用されるタスクはどれか。

入力された系列（文章など）をエンコードし、別の系列（翻訳文など）にデコードするタスクに適している。

2026年3月13日

「Dilated Convolution（空洞畳み込み）」の主なメリットはどれか。

カーネルの要素間に隙間を空けることで、広い範囲の情報を一度に取り込むことができ、セグメンテーション…

2026年3月13日

「Transposed Convolution（転置畳み込み）」はどのような操作に使われるか。

通常の畳み込みの逆操作のように振る舞い、低解像度の特徴マップを高解像度に戻す際（例：GANやセグメンテ…

2026年3月13日