ケンテイラボ

⑤ DL理論基礎

G検定438

問題

勾配降下法において、パラメータ更新のたびに計算しなければならないものは何か。

A全てのデータの平均値
B誤差関数における現在のパラメータ地点での「傾き(微分値)」✓ 正解
C新しいハイパーパラメータの値
Dネットワークの層の数

正解

B誤差関数における現在のパラメータ地点での「傾き(微分値)」

解説

誤差関数の傾きを計算し、その傾きが下がる方向へパラメータを微小に動かします。

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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