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3.1.ディープラーニングの仕組みと応用
17問 • 1年前
  • Tsuyoshi Ikeda
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    問題一覧

  • 1

    勾配消失問題とは、ニュートラルネットワークの（ア）が上手くいかなくなる事態である

    重みの更新

  • 2

    ニュートラルネットワークの訓練において、勾配消失問題が起きやすい状況として、適切な選択肢を選べ

    多数のニュートロン層がある

  • 3

    （ア）とは、人間の脳の神経網を数理モデリングした機械学習の手法である。広義的に（ア）のうち、（イ）は入力層と出力層しか持たないモデルであり、（ウ）は（イ）隠れ層を追加したモデルである

    （ア）ニューラルネットワーク （イ）単純パーセプトロン （ウ）多層パーセプトロン

  • 4

    ニューラルネットワークでは、（ア）を最小化することを目指しながら、学習を進める。

    損失関数

  • 5

    ニューラルネットワークで使われる誤差逆伝播法においては、パラメータに関する勾配を得るためまず、（ア）を計算する

    出力に関する誤差関数の勾配

  • 6

    ニュートラルネットワークの最適化を行う際に、通常は複数回に分けてモデルの（ア）を更新する

    パラメータの値

  • 7

    ニュートラルネットワークの隠れ層にある活性化関数の役割は、各ニュートロンに渡すことである

    非線形偏官

  • 8

    勾配消失問題は、（ア）に由来する問題であり、これは（イ）が活性化関数として使用されることによって軽減された

    （ア）誤差逆伝播 （イ）ReLU関数

  • 9

    ニュートラルネットワークの学習において、具体的には、（ア）の値を（イ）にするパラメータをみつけることを目的としている

    （ア）損失関数 （イ）最小

  • 10

    ニュートラルネットワークのハイパーパラメータとして、適切な選択肢を選べ

    学習率

  • 11

    ニュートラルネットワークの学習において、パラメータの更新の幅を表す変数として適切な選択肢を選べ

    学習率

  • 12

    活性化関数として使われるReLU関数に、データ層の-3、0，5を入力した場合、ReLU関数の出力値の組み合わせとして適切な選択肢を選べ

    0，0，5

  • 13

    ニュートラルネットワークの隠れ層に使われる活性化関数の説明として不適切な選択肢を選べ

    隠れ層に使われる活性化関数の主な例として、Tanh関数、シグモイド関数、ReLU関数、ソフトマックス関数などが挙げられる

  • 14

    ニュートラルネットワークの中では、予測誤差に関する情報を参考にして重みの更新を行っており、誤差に関する情報ネットワークの中で（ア）伝播していく、ニュートラルネットワークの学習の停滞を引き起こす（イ）はこの仕組みに起因する

    （ア）出力層から入力層まで （イ）勾配消失問題

  • 15

    ニュートラルネットワークを用いてマルチタスク分類を行う時、出力層2設けられる活性化関数として、適切な選択肢を選べ

    Softmax関数

  • 16

    ニュートラルネットワークの最適化手法として不適切な選択肢を選べ

    Random Corp

  • 17

    ニュートラルネットワークのパラメータの最適化に用いられるアルゴリズムとして適切な選択肢を選べ

    SGD

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    3.3.ディープラーニングの仕組みと応用

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    3.4.ディープラーニングの仕組みと応用

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    （ア）ニューラルネットワーク （イ）単純パーセプトロン （ウ）多層パーセプトロン

  • 4

    ニューラルネットワークでは、（ア）を最小化することを目指しながら、学習を進める。

    損失関数

  • 5

    ニューラルネットワークで使われる誤差逆伝播法においては、パラメータに関する勾配を得るためまず、（ア）を計算する

    出力に関する誤差関数の勾配

  • 6

    ニュートラルネットワークの最適化を行う際に、通常は複数回に分けてモデルの（ア）を更新する

    パラメータの値

  • 7

    ニュートラルネットワークの隠れ層にある活性化関数の役割は、各ニュートロンに渡すことである

    非線形偏官

  • 8

    勾配消失問題は、（ア）に由来する問題であり、これは（イ）が活性化関数として使用されることによって軽減された

    （ア）誤差逆伝播 （イ）ReLU関数

  • 9

    ニュートラルネットワークの学習において、具体的には、（ア）の値を（イ）にするパラメータをみつけることを目的としている

    （ア）損失関数 （イ）最小

  • 10

    ニュートラルネットワークのハイパーパラメータとして、適切な選択肢を選べ

    学習率

  • 11

    ニュートラルネットワークの学習において、パラメータの更新の幅を表す変数として適切な選択肢を選べ

    学習率

  • 12

    活性化関数として使われるReLU関数に、データ層の-3、0，5を入力した場合、ReLU関数の出力値の組み合わせとして適切な選択肢を選べ

    0，0，5

  • 13

    ニュートラルネットワークの隠れ層に使われる活性化関数の説明として不適切な選択肢を選べ

    隠れ層に使われる活性化関数の主な例として、Tanh関数、シグモイド関数、ReLU関数、ソフトマックス関数などが挙げられる

  • 14

    ニュートラルネットワークの中では、予測誤差に関する情報を参考にして重みの更新を行っており、誤差に関する情報ネットワークの中で（ア）伝播していく、ニュートラルネットワークの学習の停滞を引き起こす（イ）はこの仕組みに起因する

    （ア）出力層から入力層まで （イ）勾配消失問題

  • 15

    ニュートラルネットワークを用いてマルチタスク分類を行う時、出力層2設けられる活性化関数として、適切な選択肢を選べ

    Softmax関数

  • 16

    ニュートラルネットワークの最適化手法として不適切な選択肢を選べ

    Random Corp

  • 17

    ニュートラルネットワークのパラメータの最適化に用いられるアルゴリズムとして適切な選択肢を選べ

    SGD