ケンテイラボ

⑤ DL理論基礎

G検定422

問題

勾配降下法で学習率が小さすぎる場合、どのような問題が発生するか。

A計算精度が上がりすぎて過学習になる
B谷底を飛び越えて発散する
Cメモリ消費が爆発的に増える
Dパラメータの更新量が小さすぎ、最適解に到達するまでに膨大な時間がかかる✓ 正解

正解

Dパラメータの更新量が小さすぎ、最適解に到達するまでに膨大な時間がかかる

解説

小刻みにしか進まないため、計算回数が増大し学習に時間がかかってしまいます。

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。

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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)
出題形式オンライン実施・多肢選択式・約200問
試験時間120分程度(実施回により変動するため公式サイトで要確認)
受験料13,200円(税込)程度(割引制度あり。年度により変動するため公式サイトで要確認)
合格基準合格ラインは非公表(おおむね正答率6〜7割が目安と言われる)
難易度★★★☆☆(標準)
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