⑧ DL応用②強化・生成・転移・解釈・軽量化
G検定 第750問
問題
ファインチューニングを行う際すでに獲得している有用な特徴量を壊さないために設定する学習パラメータの工夫として適切なものはどれか。
A学習率を非常に大きく設定する
B学習率をゼロにする
C学習率を通常よりも小さく設定する✓ 正解
Dバッチサイズを1にする
正解
C：学習率を通常よりも小さく設定する
解説
学習率が大きいとせっかくの事前学習の重みが崩れてしまうため小さな学習率で微調整します。
分野解説：⑧ DL応用②強化・生成・転移・解釈・軽量化
ディープラーニングの発展的な応用技術を学ぶ分野です。強化学習（Q学習・DQN・AlphaGo等）、生成モデル（GAN・VAE・拡散モデル）、転移学習やファインチューニング、モデルの解釈性（説明可能なAI）、エッジ向けの軽量化技術などが幅広く問われます。それぞれの技術が「何を目的としているか」を整理することが攻略の鍵です。生成AIなど最新トピックも含まれるため、概念と代表手法をセットで押さえておきましょう。
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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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