G検定(ディープラーニングの手法)
G検定 ディープラーニングの手法
問題一覧
1
CNNで画像データまたは特徴マップの一部分に注目して、その範囲内の各位置に重みをかけて総和を計算する層を何と言うか？
畳み込み層
2
CNNで、平均値や最大値などを用いて、特徴マップから1つの値を取り出す処理を行う層を何と言うか？
プーリング層
3
CNNの学習に利用するデータ拡張とは、画像データに左右反転やコントラスト変換を加えてデータを水増しする手法である。
はい
4
CNNで学習に利用するデータ拡張は、学習に適した画像データのみに絞り込む処理である。
いいえ
5
CNNで学習に利用するデータ拡張では、画像データに加える処理はどのような処理でも良い。
いいえ
6
CNNで学習に利用するデータ拡張は、画像データには1つの変換しか加えてはいけない。
いいえ
7
VGGは何年の画像認識モデルか？
2014年
8
複数の畳み込み方法を並列して行い、それを統合するインセプションモジュールが適用された画像認識モデルは何か？
GoogLeNet
9
勾配を伝播するショートカット構造が適用された画像認識モデルは何か？
ResNet
10
計算量削減を目的としており、その要素技術として深さごとに分離可能な畳み込みがある画像認識モデルは何か？
MobileNet
11
CNNを用いた転移学習では、予め別のデータセットで○○のモデルの最終層を、新しいデータセットに合わせて入れ替え、最終層の重みのみを再学習する。
○○を埋めよ。
学習済
12
CNNを用いた転移学習では、予め別のデータセットで学習済のモデルの○○を、新しいデータセットに合わせて入れ替え、最終層の重みのみを再学習する。
○○を埋めよ。
最終層
13
CNNを用いた転移学習では、予め別のデータセットで学習済のモデルの最終層を、新しいデータセットに合わせて入れ替え、○○の重みのみを再学習する。
○○を埋めよ。
最終層
14
敵対的生成ネットワークをアルファベット3文字で何と言うか？
GAN
15
敵対的生成ネットワーク(GAN)で、ランダムなベクトルから画像を生成するネットワークの名称を何と言うか？
ジェネレータ
16
敵対的生成ネットワーク(GAN)で本物か偽物かを予測するネットワークは何か？
ディスクリミネータ
17
セグメンテーションで入力データから特徴マップを得る部分を何と言うか？
エンコーダ
18
特徴マップからセグメンテーション結果を得る部分を何と言うか？
デコーダ
19
物体検出は、画像に写っている物体の分類と位置の特定を行うタスクである。代表的な1段階モデルのアルゴリズムは何か？
YOLO
20
セマンティックセグメンテーションのアルゴリズムを何と言うか？
SegNet
21
Faster R-CNNで導入された物体候補領域を検出するネットワークを何と言うか？
Region Proposal Network
22
SegNetは○○タスクに用いる手法のひとつである。
○○を埋めよ。
セマンティックセグメンテーション
23
セマンティックセグメンテーションタスクに用いる手法のひとつで、畳み込み層とプーリング層を繰り返して得た特徴マップを画像サイズまで1度に拡大する方法は何か？
FCN
24
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方法は何か？
R-CNN
25
セマンティックセグメンテーションタスクに用いる手法のひとつで、エンコーダで得た特徴マップをデコーダで画像サイズまで徐々に拡大する方法は何か？
SegNet
26
セマンティックセグメンテーションタスクに用いる手法のひとつで、エンコーダで得た特徴マップの一部を切り出してデコーダでも用いる方法は何か？
U-Net
27
SegNetでは、デコーダの各畳み込み層で得た特徴マップをひとつに加算してセグメンテーション結果にする。
いいえ
28
テキストデータを扱えるのは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)だけである。
いいえ
29
画像データを扱えるのは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)だけである。
いいえ
30
リカレントニューラルネットワーク(RNN)では画像を扱える。
はい
31
リカレントニューラルネットワーク(RNN)では、入力データと過去の隠れ層の状態から出力を計算する。
はい
32
リカレントニューラルネットワーク(RNN)では、層数を小さくしておけば勾配消失問題は起きない。
いいえ
33
入力データと過去の隠れ層データの状態から出力を計算するニューラルネットワークは何か？
RNN
34
リカレントニューラルネットワーク(RNN)に関して、中間層同士の結合の代わりに出力層と中間層との結合を用いたネットワークは並列学習できない。
いいえ
35
リカレントニューラルネットワーク(RNN)の学習法である教師強制では、何を用いて学習するのか？
教師信号
36
リカレントニューラルネットワーク(RNN)で、BPTT(Back Propagation Through Time)は教師強制の改善手法である。
いいえ
37
リカレントニューラルネットワーク(RNN)では、BPTT(Back Propagation Through Time)を用いた学習が有効な場合がある。
はい
38
LSTM(Long Short-Term Memory)の忘却ゲートはどのような関数か？
シグモイド関数
39
LSTM(Long Short-Term Memory)の忘却ゲートはシグモイド関数である。
はい
40
LSTM(Long Short-Term Memory)で、忘却ゲートはtanh関数である。
いいえ
41
LSTM(Long Short-Term Memory)で、忘却ゲートはソフトマックス関数である。
いいえ
42
LSTM(Long Short-Term Memory)で、忘却ゲートは畳み込み関数である。
いいえ
43
リカレントニューラルネットワーク(RNN)を応用したモデルで、過去の情報だけでなく、未来の情報を使用して予測を行うモデルは何か？
双方向RNN
44
リカレントニューラルネットワーク(RNN)の改良モデルは、○○と○○である。
○○をすべて埋めよ。
GRU, LSTM
45
R-CNNでは、画像から物体候補領域を、何というセグメンテーション方法で抽出するのか？
Selective Search
46
SelectiveSearchというセグメンテーションの方法で、画像から物体候補領域を抽出するニューラルネットワークは何か？
R-CNN
47
リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルとしてみなせないものはどれか？
パーセプトロン
48
強化学習は出力が与えられないことから、教師なし学習に分類できる。
いいえ
49
強化学習は状態をフィードバックすることから、そのフィードバックを出力とみなした教師あり学習に分類できる。
いいえ
50
強化学習は環境から得られる状態をもとに、どのような○○をとるべきかを学習する手法である。
○○を埋めよ。
行動
51
強化学習は、機械が自律的に行動できるようになる手法であり、教師あり学習を応用したものである。
いいえ
52
DeepMind社が開発し、プロ棋士とハンディキャップなしで対局し初めて勝利をあげた、深層強化学習が使われている囲碁プログラムは何か？
AlphaGo
53
画像生成モデルの代表例として、○○と○○の2つのモデルがある。
○○をすべて埋めよ。
変分オートエンコーダ, 敵対的生成ネットワーク
54
変分オートエンコーダ(VAE)は、教師なし学習の手法でもある○○を応用している。
○○を埋めよ。
オートエンコーダ
55
2つのネットワークを競わせることによって、最終的に元のデータに似通ったデータを生成する画像生成モデルは何か？
敵対的生成ネットワーク
56
データの分布を学習することでデータを生成できる画像生成モデルは何か？
変分オートエンコーダ
57
変分オートエンコーダをアルファベット3文字で書くと何か？
VAE
58
敵対的生成ネットワークをアルファベット3文字で書くと何か？
GAN
59
Faster、R-CNN、YOLO、SSDという手法は、画像を高速に分類するための手法である。
いいえ
60
Faster、R-CNN、YOLO、SSDという手法は、画像の分類と位置の特定を同時に高速に行う手法である。
はい
61
Faster、R-CNN、YOLO、SSDという手法は、○○と○○を同時に高速に行う手法である。
○○をすべて埋めよ。
画像の分類, 位置の特定
62
Faster、R-CNN、YOLO、SSDという手法は、画像の位置の特定のみを高速に行う手法である。
いいえ
63
画像処理、画像認識におけるセグメンテーションタスクとして用いられない用語はどれか？
パーツセグメンテーション
64
単語埋め込みモデル(word2vec、GloVe、fastTextなど)はGANの一種である。
いいえ
65
fastTextでは、単語表現と文字表現とを持っているので、辞書に存在しない未知の単語(OOV)問題に対しても強みを発揮する。
はい
66
単語表現と文字表現を持っており、辞書に存在しない未知の単語(OOV)問題に対しても強みを発揮する単語埋め込みモデルは何か？
fastText
67
単語埋め込みモデルについて、普遍文章表現は実用的な問題を解けない。
いいえ
68
単語埋め込みモデル(word2vec、GloVe、fastTextなど)は自動翻訳に用いられることはない。
いいえ
69
形態素解析と関連性の深い選択肢はどれか？
ある文章・句を、意味を持つ最小の単位に分割する。
70
word2vecで用いられる2つの単語(項目)の類似度として、もっとも適切なものはどれか？
2つのベクトルの成す角で表される量
71
自然言語処理の文脈で、文を構成する単語の列を受け取り、別の系列へ変換する確率をモデル化したものを示す用語はどれか？
Seq2seq
72
音声処理の分野でRNN(Recurrent Neural Network)は用いられない。
いいえ
73
音声処理の分野でCNNは用いられない。
いいえ
74
WaveNetは音声生成のためのディープラーニングのネットワークである。
はい
75
音声生成のためのディープラーニングのネットワークを何と言うか？
WaveNet
76
日本語の音声データの最小単位は「あ」「い」「う」のような50音である。
いいえ
77
DQNで用いられた強化学習の枠組みはどれか？
行動価値関数ベース
78
Q学習や方策勾配法を用いた強化学習は何か？
モデルフリー強化学習
79
AlphaGo Zeroや世界モデルで用いられている強化学習は何か？
モデルベース強化学習
80
AlphaGo Zero世界モデルなどのモデルベース強化学習では、○○を持っている。
○○を埋めよ。
環境モデル
81
トランスフォーマーを説明する用語群として、適切なものはどれか？
多頭注意、位置符号化器、マスク化言語モデル
82
階層的ソフトマックスとCBOWが用いられる単語埋め込みモデルは何か？
word2vec
83
敵対的生成ネットワーク(GAN)は2種類のネットワークで構成されており、○○と○○という名前が付けられている。
○○をすべて埋めよ。
ジェネレータ, ディスクリミネータ
84
物体検出には、その物体クラスを識別する2段階モデルと、位置の特定と識別を同時に行う1段階モデルがあり、2段階モデルには○○と○○がある。
○○をすべて埋めよ。
R-CNN, FPN
85
物体検出には、その物体クラスを識別する2段階モデルと、位置の特定と識別を同時に行う1段階モデルがあり、1段階モデルには○○と○○がある。
○○をすべて埋めよ。
YOLO, SSD
86
R-CNNの構造を簡略化して、高速化されたモデルは何か？
Fast R-CNN
87
Fast R-CNNのSelective Searchは処理時間がかかる。この処理をRegion Proposal NetworkというCNNモデルに置き換えて高速化されたモデルは何か？
Faster R-CNN
88
word2vecやfastTextで得られる分散表現は各単語1つだけなので、多義性を持つ単語や他の特定の単語と結びついて特別な意味を持つ単語などを正しく扱えない。
文脈を考慮した分散表現を得る手法は何か？
ELMo
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18問 • 1年前問題一覧
1
CNNで画像データまたは特徴マップの一部分に注目して、その範囲内の各位置に重みをかけて総和を計算する層を何と言うか？
畳み込み層
2
CNNで、平均値や最大値などを用いて、特徴マップから1つの値を取り出す処理を行う層を何と言うか？
プーリング層
3
CNNの学習に利用するデータ拡張とは、画像データに左右反転やコントラスト変換を加えてデータを水増しする手法である。
はい
4
CNNで学習に利用するデータ拡張は、学習に適した画像データのみに絞り込む処理である。
いいえ
5
CNNで学習に利用するデータ拡張では、画像データに加える処理はどのような処理でも良い。
いいえ
6
CNNで学習に利用するデータ拡張は、画像データには1つの変換しか加えてはいけない。
いいえ
7
VGGは何年の画像認識モデルか？
2014年
8
複数の畳み込み方法を並列して行い、それを統合するインセプションモジュールが適用された画像認識モデルは何か？
GoogLeNet
9
勾配を伝播するショートカット構造が適用された画像認識モデルは何か？
ResNet
10
計算量削減を目的としており、その要素技術として深さごとに分離可能な畳み込みがある画像認識モデルは何か？
MobileNet
11
CNNを用いた転移学習では、予め別のデータセットで○○のモデルの最終層を、新しいデータセットに合わせて入れ替え、最終層の重みのみを再学習する。
○○を埋めよ。
学習済
12
CNNを用いた転移学習では、予め別のデータセットで学習済のモデルの○○を、新しいデータセットに合わせて入れ替え、最終層の重みのみを再学習する。
○○を埋めよ。
最終層
13
CNNを用いた転移学習では、予め別のデータセットで学習済のモデルの最終層を、新しいデータセットに合わせて入れ替え、○○の重みのみを再学習する。
○○を埋めよ。
最終層
14
敵対的生成ネットワークをアルファベット3文字で何と言うか？
GAN
15
敵対的生成ネットワーク(GAN)で、ランダムなベクトルから画像を生成するネットワークの名称を何と言うか？
ジェネレータ
16
敵対的生成ネットワーク(GAN)で本物か偽物かを予測するネットワークは何か？
ディスクリミネータ
17
セグメンテーションで入力データから特徴マップを得る部分を何と言うか？
エンコーダ
18
特徴マップからセグメンテーション結果を得る部分を何と言うか？
デコーダ
19
物体検出は、画像に写っている物体の分類と位置の特定を行うタスクである。代表的な1段階モデルのアルゴリズムは何か？
YOLO
20
セマンティックセグメンテーションのアルゴリズムを何と言うか？
SegNet
21
Faster R-CNNで導入された物体候補領域を検出するネットワークを何と言うか？
Region Proposal Network
22
SegNetは○○タスクに用いる手法のひとつである。
○○を埋めよ。
セマンティックセグメンテーション
23
セマンティックセグメンテーションタスクに用いる手法のひとつで、畳み込み層とプーリング層を繰り返して得た特徴マップを画像サイズまで1度に拡大する方法は何か？
FCN
24
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方法は何か？
R-CNN
25
セマンティックセグメンテーションタスクに用いる手法のひとつで、エンコーダで得た特徴マップをデコーダで画像サイズまで徐々に拡大する方法は何か？
SegNet
26
セマンティックセグメンテーションタスクに用いる手法のひとつで、エンコーダで得た特徴マップの一部を切り出してデコーダでも用いる方法は何か？
U-Net
27
SegNetでは、デコーダの各畳み込み層で得た特徴マップをひとつに加算してセグメンテーション結果にする。
いいえ
28
テキストデータを扱えるのは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)だけである。
いいえ
29
画像データを扱えるのは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)だけである。
いいえ
30
リカレントニューラルネットワーク(RNN)では画像を扱える。
はい
31
リカレントニューラルネットワーク(RNN)では、入力データと過去の隠れ層の状態から出力を計算する。
はい
32
リカレントニューラルネットワーク(RNN)では、層数を小さくしておけば勾配消失問題は起きない。
いいえ
33
入力データと過去の隠れ層データの状態から出力を計算するニューラルネットワークは何か？
RNN
34
リカレントニューラルネットワーク(RNN)に関して、中間層同士の結合の代わりに出力層と中間層との結合を用いたネットワークは並列学習できない。
いいえ
35
リカレントニューラルネットワーク(RNN)の学習法である教師強制では、何を用いて学習するのか？
教師信号
36
リカレントニューラルネットワーク(RNN)で、BPTT(Back Propagation Through Time)は教師強制の改善手法である。
いいえ
37
リカレントニューラルネットワーク(RNN)では、BPTT(Back Propagation Through Time)を用いた学習が有効な場合がある。
はい
38
LSTM(Long Short-Term Memory)の忘却ゲートはどのような関数か？
シグモイド関数
39
LSTM(Long Short-Term Memory)の忘却ゲートはシグモイド関数である。
はい
40
LSTM(Long Short-Term Memory)で、忘却ゲートはtanh関数である。
いいえ
41
LSTM(Long Short-Term Memory)で、忘却ゲートはソフトマックス関数である。
いいえ
42
LSTM(Long Short-Term Memory)で、忘却ゲートは畳み込み関数である。
いいえ
43
リカレントニューラルネットワーク(RNN)を応用したモデルで、過去の情報だけでなく、未来の情報を使用して予測を行うモデルは何か？
双方向RNN
44
リカレントニューラルネットワーク(RNN)の改良モデルは、○○と○○である。
○○をすべて埋めよ。
GRU, LSTM
45
R-CNNでは、画像から物体候補領域を、何というセグメンテーション方法で抽出するのか？
Selective Search
46
SelectiveSearchというセグメンテーションの方法で、画像から物体候補領域を抽出するニューラルネットワークは何か？
R-CNN
47
リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルとしてみなせないものはどれか？
パーセプトロン
48
強化学習は出力が与えられないことから、教師なし学習に分類できる。
いいえ
49
強化学習は状態をフィードバックすることから、そのフィードバックを出力とみなした教師あり学習に分類できる。
いいえ
50
強化学習は環境から得られる状態をもとに、どのような○○をとるべきかを学習する手法である。
○○を埋めよ。
行動
51
強化学習は、機械が自律的に行動できるようになる手法であり、教師あり学習を応用したものである。
いいえ
52
DeepMind社が開発し、プロ棋士とハンディキャップなしで対局し初めて勝利をあげた、深層強化学習が使われている囲碁プログラムは何か？
AlphaGo
53
画像生成モデルの代表例として、○○と○○の2つのモデルがある。
○○をすべて埋めよ。
変分オートエンコーダ, 敵対的生成ネットワーク
54
変分オートエンコーダ(VAE)は、教師なし学習の手法でもある○○を応用している。
○○を埋めよ。
オートエンコーダ
55
2つのネットワークを競わせることによって、最終的に元のデータに似通ったデータを生成する画像生成モデルは何か？
敵対的生成ネットワーク
56
データの分布を学習することでデータを生成できる画像生成モデルは何か？
変分オートエンコーダ
57
変分オートエンコーダをアルファベット3文字で書くと何か？
VAE
58
敵対的生成ネットワークをアルファベット3文字で書くと何か？
GAN
59
Faster、R-CNN、YOLO、SSDという手法は、画像を高速に分類するための手法である。
いいえ
60
Faster、R-CNN、YOLO、SSDという手法は、画像の分類と位置の特定を同時に高速に行う手法である。
はい
61
Faster、R-CNN、YOLO、SSDという手法は、○○と○○を同時に高速に行う手法である。
○○をすべて埋めよ。
画像の分類, 位置の特定
62
Faster、R-CNN、YOLO、SSDという手法は、画像の位置の特定のみを高速に行う手法である。
いいえ
63
画像処理、画像認識におけるセグメンテーションタスクとして用いられない用語はどれか？
パーツセグメンテーション
64
単語埋め込みモデル(word2vec、GloVe、fastTextなど)はGANの一種である。
いいえ
65
fastTextでは、単語表現と文字表現とを持っているので、辞書に存在しない未知の単語(OOV)問題に対しても強みを発揮する。
はい
66
単語表現と文字表現を持っており、辞書に存在しない未知の単語(OOV)問題に対しても強みを発揮する単語埋め込みモデルは何か？
fastText
67
単語埋め込みモデルについて、普遍文章表現は実用的な問題を解けない。
いいえ
68
単語埋め込みモデル(word2vec、GloVe、fastTextなど)は自動翻訳に用いられることはない。
いいえ
69
形態素解析と関連性の深い選択肢はどれか？
ある文章・句を、意味を持つ最小の単位に分割する。
70
word2vecで用いられる2つの単語(項目)の類似度として、もっとも適切なものはどれか？
2つのベクトルの成す角で表される量
71
自然言語処理の文脈で、文を構成する単語の列を受け取り、別の系列へ変換する確率をモデル化したものを示す用語はどれか？
Seq2seq
72
音声処理の分野でRNN(Recurrent Neural Network)は用いられない。
いいえ
73
音声処理の分野でCNNは用いられない。
いいえ
74
WaveNetは音声生成のためのディープラーニングのネットワークである。
はい
75
音声生成のためのディープラーニングのネットワークを何と言うか？
WaveNet
76
日本語の音声データの最小単位は「あ」「い」「う」のような50音である。
いいえ
77
DQNで用いられた強化学習の枠組みはどれか？
行動価値関数ベース
78
Q学習や方策勾配法を用いた強化学習は何か？
モデルフリー強化学習
79
AlphaGo Zeroや世界モデルで用いられている強化学習は何か？
モデルベース強化学習
80
AlphaGo Zero世界モデルなどのモデルベース強化学習では、○○を持っている。
○○を埋めよ。
環境モデル
81
トランスフォーマーを説明する用語群として、適切なものはどれか？
多頭注意、位置符号化器、マスク化言語モデル
82
階層的ソフトマックスとCBOWが用いられる単語埋め込みモデルは何か？
word2vec
83
敵対的生成ネットワーク(GAN)は2種類のネットワークで構成されており、○○と○○という名前が付けられている。
○○をすべて埋めよ。
ジェネレータ, ディスクリミネータ
84
物体検出には、その物体クラスを識別する2段階モデルと、位置の特定と識別を同時に行う1段階モデルがあり、2段階モデルには○○と○○がある。
○○をすべて埋めよ。
R-CNN, FPN
85
物体検出には、その物体クラスを識別する2段階モデルと、位置の特定と識別を同時に行う1段階モデルがあり、1段階モデルには○○と○○がある。
○○をすべて埋めよ。
YOLO, SSD
86
R-CNNの構造を簡略化して、高速化されたモデルは何か？
Fast R-CNN
87
Fast R-CNNのSelective Searchは処理時間がかかる。この処理をRegion Proposal NetworkというCNNモデルに置き換えて高速化されたモデルは何か？
Faster R-CNN
88
word2vecやfastTextで得られる分散表現は各単語1つだけなので、多義性を持つ単語や他の特定の単語と結びついて特別な意味を持つ単語などを正しく扱えない。
文脈を考慮した分散表現を得る手法は何か？
ELMo