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| ID | 問題 | 章 | 論点 | 種類 | 有効 | |
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| #85 | 予測確率y=[[0.7,0.2,0.1],[0.1,0.6,0.3]]、整数ラベルt=[0,2]の平均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 |
| #84 | 安定なSoftmax計算でlogits=(1000,1001,1002)から最大値を引くと何になり、予測確率はどうなる? | 順伝播型ネットワーク | Softmax | 数式 | ○ | 編集 |
| #83 | バッチサイズ2で、入力次元2、隠れ層の幅が順に3・2、出力次元1のMLPを順伝播したとき、各層の出力shapeは? | 順伝播型ネットワーク | shape | 数式 | ○ | 編集 |
| #82 | 入力2、隠れ層3・2、出力1の全結合MLP(2→3→2→1)のパラメータ総数は? | 順伝播型ネットワーク | パラメータ数 | 数式 | ○ | 編集 |
| #81 | モデルが外れ値やノイズに対して性能が崩れにくい性質を何という? | 深層モデルのための最適化 | 回帰 | 用語 | ○ | 編集 |
| #80 | ReLU向けに、Xavier法より広い分布で重みを初期化する手法を何という? | 深層モデルのための最適化 | パラメータ初期化 | 用語 | ○ | 編集 |
| #79 | シグモイドやtanh向けに、前後の層の出力の分散を揃えるように重みを初期化する手法を何という? | 深層モデルのための最適化 | パラメータ初期化 | 用語 | ○ | 編集 |
| #78 | RMSPropにMomentumを組み合わせた最適化アルゴリズムを何という? | 深層モデルのための最適化 | Adam | 用語 | ○ | 編集 |
| #77 | 勾配の二乗の指数移動平均を使い、AdaGradの学習率急減衰問題を改善した最適化アルゴリズムを何という? | 深層モデルのための最適化 | RMSProp | 用語 | ○ | 編集 |
| #76 | 過去の勾配の二乗を単純に累積し、パラメータごとに学習率を自動調整する最適化アルゴリズムを何という? | 深層モデルのための最適化 | AdaGrad | 用語 | ○ | 編集 |
| #75 | 計算の過程をノードとエッジで視覚的に表現し、微分を効率的に計算する手法を何という? | 深層モデルのための最適化 | 計算グラフ | 用語 | ○ | 編集 |
| #74 | 合成関数の微分を、それを構成する各関数の微分の積として計算できるという性質を何という? | 深層モデルのための最適化 | 誤差逆伝播法 | 用語 | ○ | 編集 |
| #73 | 目的関数の局所的な曲率が方向によって極端に異なり、学習が滞ってしまう現象を何という? | 深層モデルのための最適化 | Pathological Curvature | 用語 | ○ | 編集 |
| #72 | Momentum分だけ先読みした位置で勾配を計算し、収束を速める最適化手法を何という? | 深層モデルのための最適化 | NAG | 用語 | ○ | 編集 |
| #71 | 物理学の運動量に着想を得て、過去の勾配情報を利用して振動を抑制する最適化手法を何という? | 深層モデルのための最適化 | Momentum | 用語 | ○ | 編集 |
| #70 | 訓練データからランダムに一部(ミニバッチ)を取り出して勾配を計算し、パラメータを更新する最適化手法を何という? | 深層モデルのための最適化 | 最適化手法 | 用語 | ○ | 編集 |
| #69 | シグモイド関数の式に導入し、出力の変化の急峻さを調整するパラメータを何という? | 順伝播型ネットワーク | 温度パラメータ | 用語 | ○ | 編集 |
| #68 | 入力xと重みWの行列積にバイアスbを加える、全結合層の変換を何という? | 順伝播型ネットワーク | Affine | 用語 | ○ | 編集 |
| #67 | ガウス関数の累積分布関数を使った、ReLUより滑らかな活性化関数を何という? | 順伝播型ネットワーク | 活性化関数 | 用語 | ○ | 編集 |
| #66 | 順位のあるクラス(例:5段階評価)を分類する問題を何という? | 順伝播型ネットワーク | 順序回帰 | 用語 | ○ | 編集 |