3.2.ディープラーニングの仕組みと応用
問題一覧
1
学習済みモデルを転移学習に利用する時に、ネットワークの上流に新しい層を追加しその層のみ学習を行いことが多い
2
データ拡張
3
学習済みモデルに入力したデータとモデルの出力を用いて、別のモデルを訓練する
4
（ア）解析的 （イ）勾配降下法
5
イテレーション
6
（ア）バッチサイズ （イ） エポック
7
局所最適解に陥りにくくする効果がある
8
確率的勾配降下法
9
ミニバッチ学習
10
内部共変量シフト
11
訓練における計算コストはを節約することを目的とする
12
転移学習
13
ファインチューニング
14
（ア）SGD （イ）Adam
15
平準化
16
（ア）エポック （イ）早期終了
17
ブルーニング
18
ブルーニングの箇所を効果的に選ぶことによって思う、再学習を行わなくても精度が落ちることはない
19
幅広い企業や研究機関で、そのモデルを用いた研究を可能にする
20
GPGPU
21
モデルのパラメータ数が決まると必要なデータ量が決まる
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問題1-01
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問題1-04
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問題1-05
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問題1-07
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問題1-08
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問題1-09
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問題1-10
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問題1-10
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令和6年春
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令和6年春
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令和5年秋
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令和5年秋
26問 • 1年前令和5年春
令和5年春
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令和5年春
25問 • 1年前令和4年秋
令和4年秋
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令和4年秋
15問 • 1年前令和4年春
令和4年春
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令和4年春
22問 • 1年前令和3年秋
令和3年秋
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令和3年秋
17問 • 1年前令和3年春
令和3年春
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令和3年春
10問 • 1年前令和2年秋
令和2年秋
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令和2年秋
16問 • 1年前令和元年秋
令和元年秋
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令和元年秋
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平成31年春
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平成31年春
8問 • 1年前平成30年秋
平成30年秋
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平成30年秋
7問 • 1年前平成30年春
平成30年春
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平成30年春
5問 • 1年前平成29年秋
平成29年秋
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平成29年秋
8問 • 1年前平成29年春
平成29年春
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平成29年春
16問 • 1年前平成28年秋
平成28年秋
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平成28年秋
9問 • 1年前平成28年春
平成28年春
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平成28年春
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平成27年秋
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平成27年秋
7問 • 1年前問題一覧
1
学習済みモデルを転移学習に利用する時に、ネットワークの上流に新しい層を追加しその層のみ学習を行いことが多い
2
データ拡張
3
学習済みモデルに入力したデータとモデルの出力を用いて、別のモデルを訓練する
4
（ア）解析的 （イ）勾配降下法
5
イテレーション
6
（ア）バッチサイズ （イ） エポック
7
局所最適解に陥りにくくする効果がある
8
確率的勾配降下法
9
ミニバッチ学習
10
内部共変量シフト
11
訓練における計算コストはを節約することを目的とする
12
転移学習
13
ファインチューニング
14
（ア）SGD （イ）Adam
15
平準化
16
（ア）エポック （イ）早期終了
17
ブルーニング
18
ブルーニングの箇所を効果的に選ぶことによって思う、再学習を行わなくても精度が落ちることはない
19
幅広い企業や研究機関で、そのモデルを用いた研究を可能にする
20
GPGPU
21
モデルのパラメータ数が決まると必要なデータ量が決まる