E資格判断トレーナー

ID	問題	章	論点	種類	有効
#45	Momentumの更新式は？	深層モデルのための最適化	Momentum	数式	○	編集
#44	SGDと最急降下法（バッチ勾配降下法）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
#43	SGDの更新式は？	深層モデルのための最適化	最適化手法	数式	○	編集
#42	確率的勾配降下法(SGD)における学習率の役割は？	深層モデルのための最適化	最適化手法	即答	○	編集
#41	最急降下法(GD)の欠点は？	深層モデルのための最適化	最適化手法	選択肢消去	○	編集
#40	各活性化関数のグラフの形の特徴は？	順伝播型ネットワーク	活性化関数	即答	○	編集
#39	ReLUはシグモイド関数と比べて勾配消失問題にどう影響する？	順伝播型ネットワーク	活性化関数	選択肢消去	○	編集
#38	one-hotベクトルの次元数は何で決まる？	順伝播型ネットワーク	分類	即答	○	編集
#37	ロバスト性とは？	順伝播型ネットワーク	回帰	即答	○	編集
#36	勾配消失問題の代表的な対策は？	順伝播型ネットワーク	勾配消失	即答	○	編集
#35	シグモイド関数に温度パラメータTを導入するとどうなる？	順伝播型ネットワーク	温度パラメータ	数式	○	編集
#34	tanhの微分の最大値はシグモイドと比べてどうか？	順伝播型ネットワーク	勾配消失	選択肢消去	○	編集
#33	Tanhクラスのbackward(dout)で正しい戻り値は？	順伝播型ネットワーク	活性化関数	数式	○	編集
#32	ReLUクラスのbackward(dout)でdout[self.mask]に代入する値は？	順伝播型ネットワーク	活性化関数	即答	○	編集
#31	Sigmoidクラスのbackward(dout)で正しいdxの実装は？	順伝播型ネットワーク	活性化関数	数式	○	編集
#30	SoftmaxWithLoss.forward(x, t)内でcross_entropy_errorに渡す引数の順序は？	順伝播型ネットワーク	Python	即答	○	編集
#29	交差エントロピー誤差関数cross_entropy_error(y, t)の正しい実装は？	順伝播型ネットワーク	損失関数	数式	○	編集
#28	GELUの特徴として正しいのは？	順伝播型ネットワーク	活性化関数	選択肢消去	○	編集
#27	ニューラルネットワークで活性化関数（非線形関数）を使わないとどうなる？	順伝播型ネットワーク	活性化関数	選択肢消去	○	編集
#26	順序回帰を多クラス分類として扱う場合の損失関数と活性化関数は？	順伝播型ネットワーク	順序回帰	即答	○	編集

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