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問題

答え・判断基準 L2正則化は重みの二乗和にペナルティを課し、MSEは予測値と正解値の差の二乗平均を測る。

種類 即答 選択肢消去 数式 PyTorch対応 用語

章

論点

解説 torch.sum(torch.square(param))はモデルのパラメータを対象にしたL2正則化項。一方、torch.mean(torch.square(outputs - labels))は予測誤差を測るMSEであり、目的も対象も異なる。選択肢では「何を二乗しているか」を確認する。

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