1.
バイアス項を0に設定すると、モデルはどのような挙動を示しますか？
2.
バイアス項を持たないニューラルネットワークが適切に学習できるのはどのような状況ですか？
3.
バイアス項を導入することで、ニューラルネットワークのどのような特性が改善されますか？
4.
バイアス項が導入されていない場合、どのようにデータが線形分離されていない問題に対処できますか？
5.
バイアス項が正規化手法（例えばバッチ正規化）と一緒に使用される場合、バイアス項の役割はどう変わりますか？
6.
多層パーセプトロン（MLP）において、バイアス項がない場合、モデルの学習結果にどのような影響がありますか？
7.
ニューラルネットワークで、バイアス項の学習方法はどのように行われますか？
8.
線形回帰モデルにおけるバイアス項の役割は次のうちどれですか？
9.
バイアス項の導入により、ニューラルネットワークはどのようにしてより高い表現力を持つことができますか？
10.
ニューラルネットワークにおいて、バイアス項が更新される際に使用される一般的な最適化手法は次のうちどれですか？
11.
バイアス項の導入により、ニューラルネットワークが学習する曲線はどのように変わりますか？
13.
バイアス項が大きく設定されている場合、モデルにどのような影響がありますか？
14.
バイアス項は次のどの層に通常導入されますか？
15.
バイアス項の初期化において、ゼロに初期化することが許容される理由は次のうちどれですか？
16.
ニューラルネットワークにおいて、バイアス項が全ての層でゼロに固定されている場合、モデルの学習能力にどのような影響が出る可能性がありますか？
17.
バイアス項が導入されている場合、どのような利点がありますか？
18.
バイアス項を導入せずに活性化関数だけを使った場合、どのような問題が発生する可能性がありますか？
19.
バイアス項の役割に最も近い例は次のうちどれですか？
20.
次のうち、バイアス項を導入しない場合に生じる問題として正しいものはどれですか？
