1.
誤差逆伝播法を効率化するために、モメンタム法を導入する理由は何ですか?
2.
誤差逆伝播法において「チェーンルール」が重要な理由は何ですか?
3.
誤差逆伝播法において、「勾配クリッピング」を使用する場面として最も適切なのはどれですか?
4.
誤差逆伝播法において、ミニバッチ学習を採用する利点は何ですか?
5.
誤差逆伝播法において、リカレントニューラルネットワーク(RNN)で勾配消失を防ぐための適切な手法はどれですか?
6.
誤差逆伝播法の計算が効率的に行われるために、どのようなテクニックが使用されますか?
7.
誤差逆伝播法はどのようなタイプのニューラルネットワークに適用されますか?
8.
誤差逆伝播法において、どの損失関数が一般的に使用されますか?
10.
誤差逆伝播法で活性化関数としてReLUがよく使用される理由はどれですか?
11.
誤差逆伝播法を使用する際、学習率を自動的に調整する「Adam」の利点は何ですか?
12.
誤差逆伝播法で計算される「勾配」とは何を指しますか?
13.
誤差逆伝播法における勾配消失問題とは何ですか?
14.
誤差逆伝播法において、損失関数が非凸である場合の主な課題は何ですか?
15.
誤差逆伝播法における「スキップ接続」(Skip Connection)の効果はどれですか?
16.
誤差逆伝播法において、二乗和誤差(MSE)を損失関数として使用する場合、出力層の活性化関数として最適なのはどれですか?
17.
誤差逆伝播法で使用する活性化関数において、勾配消失を防ぐための最適な選択肢はどれですか?
18.
誤差逆伝播法において、どのように勾配が計算されますか?
19.
誤差逆伝播法において、バッチ正規化を導入する主な目的はどれですか?
20.
誤差逆伝播法を使用する際、勾配爆発を防ぐための手法はどれですか?