⑤ DL理論基礎

G検定469

問題

ReLU関数の弱点として入力が0以下の場合に微分値が0になるためニューロンが全く学習しなくなる派生問題の対策として考案された関数はどれか。

Aステップ関数
Bシグモイド関数
CLeaky ReLU✓ 正解
Dソフトマックス関数

正解

CLeaky ReLU

解説

入力が負の領域でもわずかな傾きを持たせることで勾配消失の弱点を補った活性化関数です。

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)
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