⑦ DL応用①画像・音声・自然言語
G検定 第593問
問題
MobileNetにおいて計算量を削減するために空間方向とチャネル方向の畳み込みを分割して行う手法はどれか。
ADepthwise Separable Convolution✓ 正解
BAtrous Convolution
CInceptionモジュール
DGlobal Average Pooling
正解
A：Depthwise Separable Convolution
解説
空間ごとの処理とチャネルごとの処理を分けることで劇的な計算量の削減を実現しました。
分野解説：⑦ DL応用①画像・音声・自然言語
ディープラーニングの代表的な応用領域である画像・音声・自然言語処理を学ぶ分野です。画像認識・物体検出・セグメンテーションの代表モデル、音声認識の仕組み、自然言語処理におけるword2vecやTransformer、BERTなどが問われます。各タスクで使われる代表的な技術やモデル名と、その特徴を結びつけて覚えることが重要です。技術の進化が速い領域のため、有名なモデルの位置づけを押さえると理解が深まります。
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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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