AI実装検定A級-AI(誤差逆伝播法)-

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?

9. 
誤差逆伝播法の主な目的は何ですか?

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?

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