AI実装検定S級-Model(EfficientNet)-

1. 
EfficientNetのスケーリング戦略である「Compound Scaling」の目的は何ですか?

2. 
EfficientNet-B7がEfficientNet-B0に比べて優れている点は何ですか?

3. 
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?

4. 
EfficientNetの「Compound Scaling」の理論的根拠は何ですか?

5. 
EfficientNetにおいて「Global Average Pooling(GAP)」が使用される理由は何ですか?

6. 
EfficientNetのMBConvブロックで「リニアボトルネック」を採用する理由は何ですか?

7. 
EfficientNetにおける「Squeeze-and-Excitation(SE)」ブロックを適用することで期待できる効果は何ですか?

8. 
EfficientNetが「軽量」でありながら「高精度」を実現できる理由は何ですか?

9. 
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?

10. 
EfficientNetの主な特徴は何ですか?

11. 
EfficientNetで使用される「バッチ正規化(Batch Normalization)」の役割は何ですか?

12. 
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?

13. 
EfficientNetにおいて「MBConvブロック」の設計が計算効率を高める理由は何ですか?

14. 
EfficientNetが「Squeeze-and-Excitation(SE)」ブロックを導入している理由は何ですか?

15. 
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?

16. 
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?

17. 
EfficientNetにおいて「MBConvブロック」の主な役割は何ですか?

18. 
EfficientNetの「Compound Scaling」の調整によって「解像度」を過度にスケーリングした場合、どのような問題が発生しますか?

19. 
EfficientNetが従来のモデルよりも計算効率が高い理由は何ですか?

20. 
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?

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