E資格判断トレーナー

ID	問題	章	論点	種類	有効
#105	n_in=64、n_out=32のとき、Xavier一様分布とHe一様分布の上下限は？	深層モデルのための最適化	パラメータ初期化	数式	○	編集
#104	Adamでm0=v0=0、g1=2、β1=0.9、β2=0.999のとき、1ステップ目のm1・v1とバイアス補正後の値は？	深層モデルのための最適化	Adam	数式	○	編集
#103	Adamのm_tとv_tの更新式、およびそれぞれが表すものは？	深層モデルのための最適化	Adam	数式	○	編集
#102	勾配二乗の状態G_prev=9、現在の勾配g=1、減衰率γ=0.9のとき、RMSPropの新しいGと、同じG_prevから始めるAdaGradの新しいGは？	深層モデルのための最適化	RMSProp	数式	○	編集
#101	Sigmoid計算グラフで出力y=0.8、上流勾配∂L/∂y=3のとき、入力勾配∂L/∂xは？	深層モデルのための最適化	計算グラフ	数式	○	編集
#100	w1が1×3行ベクトル、xが3×1列ベクトルのとき、∂L/∂w1の式の末尾はxとx^Tのどちら？	深層モデルのための最適化	計算グラフ	数式	○	編集
#99	h=σ(w1x+b1)、y=w2h+b2、L=(t-y)²とする。h=0.5、y=0.4、t=1、w2=0.8、x=(1,2,3)^Tのとき、∂L/∂w2と∂L/∂w1は？	深層モデルのための最適化	計算グラフ	数式	○	編集
#98	二乗誤差の微分で係数2が付く場合と付かない場合の違いは？	深層モデルのための最適化	誤差逆伝播法	数式	○	編集
#97	f(x)=x²、g(u)=u³の合成関数g(f(x))を、連鎖律でx=2において微分すると？	深層モデルのための最適化	誤差逆伝播法	数式	○	編集
#96	NAGでθ=5、v_prev=2、γ=0.9、η=0.1、先読み位置での勾配g=4のとき、先読み位置・新しいv・更新後θは？	深層モデルのための最適化	NAG	数式	○	編集
#95	Momentumの「v=γv_prev+ηg、θ←θ-v」と「v=γv_prev-ηg、θ←θ+v」は同じ更新か？	深層モデルのための最適化	Momentum	数式	○	編集
#94	バッチ勾配降下法・狭義のSGD・ミニバッチ勾配降下法が、1回の更新に使うサンプル数の違いは？	深層モデルのための最適化	最適化手法	選択肢消去	○	編集
#93	PyTorchのnn.CrossEntropyLossで整数ラベルを使う標準的な多クラス分類では、logitsとtargetのshape・型は？	順伝播型ネットワーク	PyTorch	PyTorch対応	○	編集
#92	Affine層へ入るxのshapeが(4,3,5,5)のとき、バッチを保ってflattenしたshapeは？またWが(75,10)ならoutと逆伝播後のdxのshapeは？	順伝播型ネットワーク	shape	数式	○	編集
#91	x=[[1,2],[-1,3]]、W=[[2,-1],[0.5,4]]、dout=[[1,2],[-2,1]]のAffine逆伝播でdx・dW・dbは？	順伝播型ネットワーク	Affine	数式	○	編集
#90	x=(1,2)、W=[[1,-1],[3,2]]、b=(0.5,-0.5)のAffine順伝播out=x@W+bは？	順伝播型ネットワーク	Affine	数式	○	編集
#89	ReLU層でx=(-2,0,3)、dout=(4,5,6)のとき、x<=0をマスクする実装のdxは？	順伝播型ネットワーク	活性化関数	数式	○	編集
#88	Sigmoid層でforward時の出力self.out=0.8、上流勾配dout=2のとき、入力勾配dxは？	順伝播型ネットワーク	活性化関数	数式	○	編集
#87	真のラベルy=1、予測確率ŷ=0.8のときと、y=0、ŷ=0.8のときのバイナリクロスエントロピー誤差は？	順伝播型ネットワーク	損失関数	数式	○	編集
#86	整数ラベルt=[0,2]、y=[[0.7,0.2,0.1],[0.1,0.6,0.3]]のとき、SoftmaxWithLossの逆伝播dxは？	順伝播型ネットワーク	損失関数	数式	○	編集

カード管理