E資格判断トレーナー

ID	問題	章	論点	種類	有効
#165	CNNの浅い層と深い層では、一般にどのような特徴を捉える？	畳み込みニューラルネットワーク	CNN基礎	選択肢消去	○	編集
#164	畳み込みは平行移動に対して基本的に「不変」か「等価」か？	畳み込みニューラルネットワーク	CNN基礎	選択肢消去	○	編集
#163	畳み込みの重み共有がもたらす主な利点は？	畳み込みニューラルネットワーク	CNN基礎	選択肢消去	○	編集
#162	畳み込み層の重み共有とは？	畳み込みニューラルネットワーク	CNN基礎	即答	○	編集
#161	CNNの疎結合（局所結合）とは？	畳み込みニューラルネットワーク	CNN基礎	用語	○	編集
#160	CNNの特徴マップとは？	畳み込みニューラルネットワーク	CNN基礎	用語	○	編集
#159	CNNのカーネル（フィルタ）とは？	畳み込みニューラルネットワーク	畳み込み	用語	○	編集
#158	単純型細胞と複雑型細胞はCNNの何に着想を与えた？	畳み込みニューラルネットワーク	CNN基礎	選択肢消去	○	編集
#157	CNNにおける受容野とは？	畳み込みニューラルネットワーク	受容野	用語	○	編集
#156	CNNは何の略で、画像処理でどのような特徴を持つ？	畳み込みニューラルネットワーク	CNN基礎	用語	○	編集
#155	ある方向から見ると極小値、別の方向から見ると極大値となる点を何という？	深層モデルのための正則化	ハイパーパラメータ	用語	○	編集
#154	検証誤差が増加し始めたタイミングで学習を打ち切り、過剰適合を防ぐ手法を何という？	深層モデルのための正則化	早期終了	用語	○	編集
#153	一定の割合で重み行列の要素をランダムにゼロにすることで過剰適合を抑制する手法を何という？	深層モデルのための正則化	ドロップコネクト	用語	○	編集
#152	一定の確率でネットワークの隠れ層のノードを無効化することで過剰適合を抑制する手法を何という？	深層モデルのための正則化	ドロップアウト	用語	○	編集
#151	学習プロセスやモデルの構造が持つ性質を利用して過学習を防ぐ、ドロップアウトや早期終了のような正則化を何という？	深層モデルのための正則化	正則化	用語	○	編集
#150	パラメータに制約を課すことで過学習を防ぐ、L1/L2正則化のような正則化を何という？	深層モデルのための正則化	正則化	用語	○	編集
#149	訓練誤差ではなく汎化誤差の減少を目的とした学習アルゴリズムの改良全般を何という？	深層モデルのための正則化	正則化	用語	○	編集
#148	PyTorchで手動の正則化項を含めて学習する場合、1ミニバッチの基本的な処理順序は？	深層モデルのための正則化	正則化	PyTorch対応	○	編集
#147	Dropoutを含むPyTorchモデルを推論するとき、net.eval()とtorch.no_grad()はそれぞれ何のために使う？	深層モデルのための正則化	ドロップアウト	PyTorch対応	○	編集
#146	torch.square(torch.sum(param))がL2正則化項にならないのはなぜ？	深層モデルのための正則化	正則化	PyTorch対応	○	編集

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