⑤ DL理論基礎

G検定378

問題

入力層のニューロンと出力層のニューロンの間の繋がりの強さを表し、学習によって調整される値を何と呼ぶか。

A閾値
B活性化関数
Cバイアス
D重み✓ 正解

正解

D重み

解説

各ニューロン間の接続の強さを「重み」で表し、この値を調整することで学習が進みます。

分野解説:⑤ DL理論基礎

ディープラーニングを支える理論的な基礎を学ぶ分野です。ニューラルネットワークの構造、活性化関数、誤差逆伝播法、勾配降下法と各種最適化手法、勾配消失問題やその対策が中心テーマになります。なぜ深い層の学習が難しいのか、それをどう克服してきたのかという流れの理解が問われます。数式そのものより、各手法が「何を解決するためのものか」を押さえることが効率的な学習につながります。

この分野の問題をすべて見る →

本番形式で問題を解いてみよう

クイズモードで挑戦 →
← 第377379問 →

G検定について

AI・ディープラーニングを事業に活かす力を証明

主催一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)
出題形式知識問題(多肢選択式)160問程度
試験時間オンライン試験100分・会場試験120分
受験料13,200円(税込)※学生5,500円
合格基準合格基準は公表されていない
難易度★★★☆☆(標準)
試験詳細を見る →
← 問題一覧へ戻る