AI実装検定S級～模擬試験～ 2024年11月3日 ailearn 1. EfficientNetの「Compound Scaling」の理論的根拠は何ですか？ モデルの幅を最も重要視するという理論に基づいている 深さのみをスケーリングすることが効率的であるという仮定に基づいている 解像度をスケールするだけで精度が向上するという考え方に基づいている 各要素（幅、深さ、解像度）が異なるスケールで同等に性能に影響を与えるという仮定に基づいている None 2. VGGネットワークが「事前学習済みモデル」としてよく使用される理由は何ですか？ モデルが軽量であるため ネットワークの深さが浅いため パラメータ数が少ないため 多くの異なる画像データセットで良好な性能を発揮するため None 3. WideResNetが標準のResNetに比べて「計算効率」を高めるために採用している設計方針は次のうちどれですか？ 残差ブロックの数を減らし、幅を増やすことで学習速度を向上させる 全ての畳み込み層を1x1に置き換える モデルの深さをさらに増やす 全結合層を削除する None 4. WideResNetが「深さ」を増やす代わりに「幅」を増やす選択をする理由は何ですか？ 訓練データの量を減らすため 計算量を削減するため 勾配消失問題を軽減しつつ、より多様な特徴を学習するため モデルのパラメータ数を減らすため None 5. EfficientNetの「Compound Scaling」を調整する際、幅を大きくスケーリングしすぎるとどのような問題が発生しますか？ モデルの深さが減少し、学習が不安定になる 計算コストが減少しすぎ、精度が著しく低下する 特徴マップのチャネル数が減少しすぎて、表現力が低下する モデルの計算コストが大幅に増加し、効率が低下する None 6. ResNetが「オーバーフィッティング」を防ぐために使用する手法は次のうちどれですか？ ドロップアウト 残差接続 正則化 L2正則化 None 7. DenseNetにおける「勾配爆発」や「勾配消失」を防ぐために有効な設計は次のうちどれですか？ 各層での残差接続 全層での独立した学習 密結合による勾配の伝播とバッチ正規化の使用 活性化関数を完全に無効化する None 8. Transformerモデルのトレーニングにおいて「学習率ウォームアップ」を使用する理由は何ですか？ モデルの学習を開始する前に、学習率を徐々に増加させて安定した学習を行うため モデルの重みを初期化するため モデルの過学習を防ぐため データの正規化を行うため None 9. DenseNetで「スキップ接続」が無い場合に発生しうる問題は何ですか？ 勾配消失問題が発生しやすくなり、学習が進まなくなる モデルのパラメータ数が大幅に減少する 特徴マップのチャネル数が増加する モデルの学習速度が著しく向上する None 10. DenseNetにおける「成長率（Growth Rate）」は何を示していますか？ 各層で新たに追加されるフィルタ数 ネットワーク全体の層数 モデルの学習速度 畳み込み層のカーネルサイズ None 11. Skip-gramモデルで単語ベクトルが生成される際、どのように単語の意味的類似性が表現されますか？ 単語の出現頻度に基づいてベクトルが作成される 文法的な関係がベクトルの距離に影響を与える 意味が類似した単語同士は、ベクトル空間上で近い位置に配置される 単語のアルファベット順にベクトルが作成される None 12. MobileNetで「1x1の畳み込み（Pointwise Convolution）」が使用される目的は何ですか？ 各チャネルの情報を統合し、出力チャネルを生成するため モデルのパラメータ数を増加させるため モデルの学習速度を遅くするため 特徴マップのサイズを拡大するため None 13. Transformerモデルにおける「マルチヘッドアテンション」の目的は何ですか？ 学習速度を向上させるため 複数の異なるアテンションを同時に学習し、文脈の多様な側面を捉えるため データのノイズを削除するため モデルのサイズを小さくするため None 14. EfficientNetの「スケーリング係数φ（フィー）」が調整するのは次のうちどれですか？ モデルの学習率 全結合層の数 活性化関数の種類 モデルの深さ、幅、解像度のバランス None 15. ResNet-101の主な特徴は次のうちどれですか？ 残差ブロックの数が101個である 101層の全てが全結合層で構成されている 101個のカーネルサイズを持つ 残差接続を使用しない None 16. seq2seqモデルにおいて「エンコーダ」の役割は何ですか？ 入力シーケンスを受け取り、隠れ状態に変換する 出力シーケンスを生成する モデルの重みを最適化する 入力データの次元を削減する None 17. HREDモデルにおける「コンテキストエンコーダ」の役割は何ですか？ 全体の文脈情報をエンコードし、各文の情報を統合する 各文の意味をエンコードする モデルの重みを最適化する モデルの学習率を調整する None 18. EfficientNet-B0が他のEfficientNetシリーズよりも軽量である理由は何ですか？ Compound Scalingの基準となるモデルで、パラメータ数が少ないため モデルの幅と解像度が固定されているため より多くの畳み込み層を使用しているため ストライド2の畳み込みが多用されているため None 19. ResNetの「ボトルネックブロック」が非常に深い層でも有効に機能する理由は何ですか？ パラメータ数を減らすことで計算効率を向上させ、勾配消失を防ぐため 各層で出力を増加させるため 全結合層を使用しないため 活性化関数を削除するため None 20. EfficientNetの「Compound Scaling」が従来のスケーリング手法と異なる点は何ですか？ 幅、解像度、深さを同時にバランスよくスケールさせる 幅のみをスケールさせる モデルの解像度だけを増加させる 深さを固定し、解像度を大きくスケールさせる None 21. seq2seqモデルのデコーダにおいて「Teacher Forcing」が効果的である理由は何ですか？ 訓練中にモデルが誤った予測をしても、正解データを使って次のステップの予測ができるから モデルの出力シーケンスを高速化できるから モデルの学習データを自動生成できるから 訓練データの量を削減できるから None 22. HREDモデルの生成した応答が一貫性を欠く場合、どのような改善策が考えられますか？ モデルの出力を正規化する コンテキストエンコーダにアテンション機構を導入し、文脈の重要な部分に注意を向けさせる モデルのパラメータを増やす モデルの訓練データを減らす None 23. ResNet-50の「50」という数字が示しているのは次のうちどれですか？ ネットワークの残差ブロック数 全ての層の合計数（畳み込み層、プーリング層、全結合層の合計） 最終出力の次元数 各ブロックで使用されるカーネルサイズ None 24. Skip-gramモデルにおける「負のサンプリング（Negative Sampling）」で、正例と負例の比率を調整する理由は何ですか？ モデルの精度を向上させるため 正例が多すぎると過学習が発生するため 負例が多すぎるとモデルの学習が遅くなるため 正例と負例のバランスを取り、効率的な学習を行うため None 25. GoogLeNetの「Inceptionモジュール」の設計において、次元削減を行わないとどのような影響がありますか？ モデルの性能が向上する モデルのパラメータ数が減少する モデルの学習速度が向上する モデルの計算量が増加し、メモリ使用量が大幅に増加する None 26. HREDモデルにおいて「対話型システム」でよく使用される理由は何ですか？ 生成された文を短縮できる 音声認識に特化しているため ユーザーの過去の発話や文脈を保持し、より自然な応答を生成できるため モデルのパラメータ数が少ないため None 27. VGGネットワークの全結合層を削減した場合、予想される効果は何ですか？ モデルの精度が大幅に向上する パラメータ数が減少し、メモリ使用量が少なくなる モデルの計算速度が遅くなる モデルの訓練が困難になる None 28. GoogLeNetの設計において「枝分かれしたネットワーク（分岐）」を採用する理由は何ですか？ モデルの計算速度を向上させるため モデルのパラメータ数を削減するため 単一の出力に依存することを防ぐため 異なる解像度で特徴を学習し、モデルの汎用性を高めるため None 29. seq2seqモデルで使用される基本的なアーキテクチャはどれですか？ 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) 再帰型ニューラルネットワーク (RNN) ガウス過程 (Gaussian Process) ランダムフォレスト (Random Forest) None 30. MobileNetの最大の特徴は次のうちどれですか？ モデルのパラメータ数を増やして高精度を実現する 分離可能な畳み込み（Depthwise Separable Convolution）による効率的な計算 大規模な計算リソースを必要とする 全結合層を削除している None 31. seq2seqモデルにおける「ビームサーチ」の目的は何ですか？ モデルの出力シーケンスを生成する際に、複数の候補を探索し、最適な出力を見つけるため モデルの訓練速度を向上させるため モデルの出力を正規化するため データの前処理を簡略化するため None 32. VGGネットワークにおける「ゼロパディング」の主な役割は何ですか？ 特徴マップのサイズを固定し、畳み込み層で情報の損失を防ぐため モデルの訓練時間を短縮するため モデルの出力をシャッフルするため モデルの重みを初期化するため None 33. DenseNetの「成長率（Growth Rate）」が小さすぎる場合、どのような影響がありますか？ モデルのパラメータ数が増加しすぎる モデルの表現力が低下し、精度が低くなる可能性がある 特徴マップのサイズが増加しすぎる 勾配消失問題が発生する None 34. ResNet/WideResNetにおける「Global Average Pooling（GAP）」の使用は何を目的としていますか？ パラメータ数を増加させるため 最終的な特徴マップを集約し、過学習を防ぐため 特徴マップのサイズを増加させるため 勾配消失問題を軽減するため None 35. Transformerモデルの「Layer-wise Relevance Propagation（LRP）」は何を目的としていますか？ モデルの学習速度を向上させる モデルの各層における出力の重要度を評価し、説明可能なAIを実現するため モデルの出力を調整するため データの欠損を補完するため None 36. HREDモデルの「グローバル文脈」と「ローカル文脈」の役割を正しく説明したものはどれですか？ グローバル文脈は各文の詳細を扱い、ローカル文脈は全体の流れを保持する グローバル文脈は長期的な文脈を保持し、ローカル文脈は現在の文や発話の情報を保持する グローバル文脈は現在の文の情報を保持し、ローカル文脈は長期的な文脈を扱う グローバル文脈は文の出力を生成し、ローカル文脈は入力シーケンスをエンコードする None 37. seq2seqモデルにおいて、「BLEUスコア」とは何を測定する指標ですか？ モデルの出力シーケンスの生成速度 生成されたシーケンスが、ターゲットシーケンスとどれだけ一致しているかを測定する指標 モデルの損失関数の値 モデルのハイパーパラメータの最適性 None 38. EfficientNetが「Squeeze-and-Excitation（SE）」ブロックを導入している理由は何ですか？ パラメータ数を削減するため 各チャネルの重要度を学習し、適応的に重み付けを行うため 特徴マップのサイズを拡大するため 活性化関数を変更するため None 39. ResNetの設計における「ボトルネックブロック」の役割は何ですか？ モデルの出力層の次元を増やす 残差ブロックのパラメータ数を削減しつつ、同等の表現力を保つ 勾配消失を引き起こす 全結合層の数を増やす None 40. GoogLeNetの「Inceptionモジュール」における「5x5の畳み込み層」を削除した場合、予想される影響は何ですか？ 広域の特徴を学習する能力が低下する モデルの計算量が増加する モデルのパラメータ数が増加する 特徴マップのチャネル数が増加する None 41. GoogLeNetにおいて「1x1畳み込み」の役割は何ですか？ 特徴マップのサイズを縮小するため モデルの計算量を減少させるため 次元削減を行い、計算効率を向上させるため モデルのパラメータ数を増加させるため None 42. MobileNetV2の「インバーテッド残差構造」が従来の残差構造と異なる点は何ですか？ 残差接続を削除している 全ての層でReLUを使用していない 非線形活性化を使用していない 高次元空間での特徴抽出後に次元削減を行う None 43. EfficientNetで「深さ」をスケーリングしすぎた場合に起こりうる問題は何ですか？ 計算量が減少し、モデルの表現力が低下する 特徴マップが縮小しすぎて情報が失われる 計算コストが過剰に増加し、学習が難しくなる モデルが浅くなり、パフォーマンスが低下する None 44. GoogLeNetにおいて、各Inceptionモジュールで「3x3の畳み込み層」を使用する理由は何ですか？ 計算コストを削減するため 特徴マップのチャネル数を増やすため プーリング層の代わりに使用されるため 中間的なサイズの特徴を学習し、細かいパターンを捉えるため None 45. EfficientNetが、特にモバイル端末や組み込みシステムで優れている理由は次のうちどれですか？ モデルの深さを無限に増やせるため 軽量かつ計算効率が高く、リソースが限られた環境でも高精度を実現できるため 大規模なデータセットが必要ないため 全結合層を使用していないため None 46. seq2seqモデルにおいて、「学習時のスケジュールサンプリング」が持つ効果は何ですか？ モデルの学習速度を速めるため モデルのパラメータ数を減少させるため 訓練時にモデルが予測したトークンを使い、実運用に近い形で学習するため モデルのハイパーパラメータを自動的に最適化するため None 47. GoogLeNetの訓練において、学習率スケジューリングを使用する理由は何ですか？ モデルの訓練時間を増やすため モデルのパラメータ数を増やすため 学習が進むにつれて学習率を徐々に減少させ、最適な収束を促すため 勾配消失問題を防ぐため None 48. WideResNetのようなモデルで「スキップ接続」が無い場合、どのような影響が考えられますか？ モデルの性能が向上する モデルのパラメータ数が増加する 学習速度が向上する 勾配消失問題が悪化し、学習が進まなくなる可能性がある None 49. HREDモデルが「探索空間の爆発」に対処するために適用される技術は何ですか？ ビームサーチ グリーディーサーチ ドロップアウト 学習率の減少 None 50. seq2seqモデルにおいて、損失関数として「クロスエントロピー損失」がよく使用される理由は何ですか？ モデルのトレーニングを自動化できるため データの前処理を省略できるため モデルの出力をバイナリデータに変換するため モデルの出力が確率分布であり、正解ラベルとの誤差を測定するのに適しているため None Time's up
