E資格判断トレーナー

ID	問題	章	論点	種類	有効
#125	SGDとAdamでL2正則化（Weight Decay）の効果に違いが出るのはなぜ？	深層モデルのための正則化	正則化	選択肢消去	○	編集
#124	バッチ正規化とドロップアウトの適用順序で推奨されるのは？	深層モデルのための正則化	正則化	選択肢消去	○	編集
#123	DropConnectでdrop_rate=0.2のとき、有効なノードの値は何倍される？	深層モデルのための正則化	ドロップコネクト	数式	○	編集
#122	DropConnectの推論時の挙動は？	深層モデルのための正則化	ドロップコネクト	選択肢消去	○	編集
#121	nn.Dropout(p=0.2)の意味は？	深層モデルのための正則化	ドロップアウト	即答	○	編集
#120	L2正則化の実装（PyTorch）として正しいのは？	深層モデルのための正則化	正則化	PyTorch対応	○	編集
#119	L1正則化の実装（PyTorch）として正しいのは？	深層モデルのための正則化	正則化	PyTorch対応	○	編集
#118	バッチサイズが学習に与える影響として正しいのは？	深層モデルのための正則化	ハイパーパラメータ	選択肢消去	○	編集
#117	学習率が小さすぎるとどうなる？	深層モデルのための正則化	ハイパーパラメータ	選択肢消去	○	編集
#116	早期終了（Early Stopping）を行うべきタイミングは？	深層モデルのための正則化	早期終了	即答	○	編集
#115	ドロップアウトの推論時の挙動は？	深層モデルのための正則化	ドロップアウト	選択肢消去	○	編集
#114	ドロップアウトの訓練時の挙動は？	深層モデルのための正則化	ドロップアウト	選択肢消去	○	編集
#113	ドロップコネクトの式（出力yを求める式）は？	深層モデルのための正則化	ドロップコネクト	数式	○	編集
#112	ドロップアウトの式（出力yを求める式）は？	深層モデルのための正則化	ドロップアウト	数式	○	編集
#111	ドロップアウトとドロップコネクトの違いは？	深層モデルのための正則化	ドロップアウト	選択肢消去	○	編集
#110	L2正則化が一般的な機械学習・回帰問題でそれぞれ呼ばれる名称は？	深層モデルのための正則化	正則化	即答	○	編集
#109	L1正則化・L2正則化はバイアス項にも制約を課す？	深層モデルのための正則化	正則化	選択肢消去	○	編集
#108	リッジ回帰・ラッソ回帰と呼ばれるのはそれぞれL1/L2のどちら？	深層モデルのための正則化	正則化	即答	○	編集
#107	L1正則化とL2正則化、特徴量選択に適しているのはどちら？	深層モデルのための正則化	正則化	選択肢消去	○	編集
#106	L1正則化とL2正則化、それぞれ損失関数に加える正則化項の式は？	深層モデルのための正則化	正則化	数式	○	編集

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