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G検定(ディープラーニングの手法の追加)

G検定(ディープラーニングの手法の追加)
18問 • 1年前
  • 一色宏治
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    問題一覧

  • 1

    単純型細胞(S細胞)と複雑型細胞(C細胞)という2つの細胞の働きを最初に組み込んだモデルは何か？

    ネオコグニトリン

  • 2

    1998年にヤン・ルカンによって考えられた、畳み込み層とプーリング層を複数組み合わせた構造をもつCNNモデルは何か？

    LeNet

  • 3

    フィルタ(またはカーネル)を用いて画像から特徴を抽出する操作のことを何処理と言うか？

    畳み込み処理

  • 4

    画像とフィルタの値をそれぞれかけ合わせて総和をとっていく処理を何と言うか？

    畳み込み処理

  • 5

    畳み込み層によって、何に強いモデルになるか？

    位置のズレ

  • 6

    畳み込み層と異なり、プーリング層には学習すべきパラメータは存在していない。

    はい

  • 7

    2012年に画像認識の精度を競うコンペティションILSVRCで圧倒的な精度を誇ったモデルは何か？

    AlexNet

  • 8

    GoogLeNetは同時に異なるフィルタサイズの畳み込み処理を行うモジュールを導入している。このモジュールは何か？

    Inceptionモジュール

  • 9

    Skip connectionと呼ばれる「層を飛び越えた結合」が導入されたネットワークは何か？

    ResNet

  • 10

    モバイル端末などの使用できるメモリ量が限られている環境でも利用できるように、畳み込み層のパラメータ数を削減しているモデルは何か？

    MobileNet

  • 11

    物体検出の1段階モデルでVOLOの後継モデルは何か？

    SSD

  • 12

    物体検出の2段階モデルで、R-CNNの後継モデルは何か？

    FPN

  • 13

    R-CNNで、画像から物体候補領域を抽出するためのセグメンテーション手法は何か？

    Selective Search

  • 14

    Faster R-CNNで、Selective Searchを高速化するためのCNNは何か？

    Region Proposal Network

  • 15

    SSDで導入されている、矩形領域のテンプレートのようなパターンに対するズレを矩形領域の情報として出力する工夫は何ですか？

    デフォルトボックス

  • 16

    CNNをセマンティックセグメンテーションタスクに利用したら方法は何ですか？

    FCN

  • 17

    畳み込み層とプーリング層を繰り返し積層することで小さくなった特徴マップを徐々に拡大する方法は何か？

    SegNet

  • 18

    X線画像の医療画像診断に用いられているモデルは何か？

    U-Net

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    G検定(人工知能をめぐる動向)

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  • 3

    フィルタ(またはカーネル)を用いて画像から特徴を抽出する操作のことを何処理と言うか？

    畳み込み処理

  • 4

    画像とフィルタの値をそれぞれかけ合わせて総和をとっていく処理を何と言うか？

    畳み込み処理

  • 5

    畳み込み層によって、何に強いモデルになるか？

    位置のズレ

  • 6

    畳み込み層と異なり、プーリング層には学習すべきパラメータは存在していない。

    はい

  • 7

    2012年に画像認識の精度を競うコンペティションILSVRCで圧倒的な精度を誇ったモデルは何か？

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  • 9

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  • 10

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    SSD

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  • 16

    CNNをセマンティックセグメンテーションタスクに利用したら方法は何ですか？

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  • 17

    畳み込み層とプーリング層を繰り返し積層することで小さくなった特徴マップを徐々に拡大する方法は何か？

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