E資格~模擬試験①~

1. 
セマンティックセグメンテーションとは何ですか?

2. 
順伝播型ネットワークにおける「勾配クリッピング」の主な目的は何ですか?

3. 
ドロップアウトのドロップ率が低すぎると、モデルにどのような影響がありますか?

4. 
順伝播型ネットワークにおいて、ReLU関数が活性化関数として好まれる理由は次のうちどれですか?

5. 
次のうち、教師なし学習の手法として最も適切なのはどれですか?

6. 
「Global Average Pooling」が用いられる目的は何ですか?

7. 
次の中で、BERTとGPTの主な違いとして正しいものはどれですか?

8. 
YOLOv3では、どのようにして異なるサイズの物体を検出していますか?

9. 

10. 
CNNで「フィルタ数」を増加させることによる主な影響は何ですか?

11. 
モデルにおいて、L2正則化を導入することでどのような効果が得られますか?

12. 
物体検出タスクにおける「NMS(Non-Maximum Suppression)」の目的は何ですか?

13. 
順伝播型ニューラルネットワークで、ドロップアウト率を適切に設定する理由は何ですか?

14. 
物体検出において、マルチスケール特徴マップを利用するモデルの利点として正しいものはどれですか?

15. 
物体検出における「IoU(Intersection over Union)」とは何を表しますか?

16. 
エントロピー符号化の目的は何ですか?

17. 
順伝播型ネットワークにおける活性化関数「シグモイド関数」が深層学習であまり使われない理由は何ですか?

18. 
順伝播型ネットワークにおいて、出力層で使用されるソフトマックス関数が持つ主な利点は何ですか?

19. 
「LSTM(Long Short-Term Memory)」がRNNに比べて優れている点は何ですか?

20. 
次のうち、自然言語処理において「Word2Vec」で学習されるものは何ですか?

21. 
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で一般的に使用されるプーリング層の目的は何ですか?

22. 
モデルの汎化性能を向上させるために、L2正則化とドロップアウトを組み合わせる理由は何ですか?

23. 
CNNにおいて「ReLU(Rectified Linear Unit)」が活性化関数として好まれる理由は何ですか?

24. 
アダム(Adam)最適化アルゴリズムで使用される「1次モーメント推定」と「2次モーメント推定」の役割は何ですか?

25. 

26. 
CNNにおける「転置畳み込み層(Transposed Convolutional Layer)」の目的は何ですか?

27. 
物体検出タスクにおいて、精度と速度のバランスが取れているモデルとして知られているのはどれですか?

28. 
符号化率 R = 5 kbps、通信路容量 C = 8 kbps のとき、この通信の信頼性はどうなりますか?

29. 
プーリング層の主な役割は何ですか?

30. 
ニューラルネットワークの最適化で、重みの初期化方法として「He初期化」が特に有効な理由は何ですか?

31. 
「畳み込みカーネル(フィルタ)」が複数の層で共有される場合の利点は何ですか?

32. 
「Mask R-CNN」の主な用途として正しいものはどれですか?

33. 
CNNで使用される「バッチ正規化(Batch Normalization)」の主な効果は何ですか?

34. 
CNNで「データ拡張(Data Augmentation)」を使用する目的は何ですか?

35. 
エントロピー H(X) の値が最大になるのはどのような場合ですか?

36. 
物体検出アルゴリズムであるYOLOのバージョン3(YOLOv3)の主な改良点として正しいものはどれですか?

37. 
大数の法則は何を示していますか?

38. 
順伝播型ネットワークでの重み更新のための典型的な手法は次のうちどれですか?

39. 
情報理論において、雑音が多い通信路でエラーを減らすための典型的な方法はどれですか?

40. 
次のうち、GPT(Generative Pretrained Transformer)が持つ最大の特徴はどれですか?

41. 
KNN(K-Nearest Neighbors)アルゴリズムにおいて、K の値を大きく設定すると何が起こりますか?

42. 
機械学習において、L2正則化(リッジ回帰)が効果的な理由として最も適切なのはどれですか?

43. 
ニューラルネットワークにおける「勾配消失問題」とは何ですか?

44. 
ドロップアウト(Dropout)の役割は何ですか?

45. 
次のうち、セマンティックセグメンテーションで頻繁に使用される「Skip Connection」の役割として正しいものはどれですか?

46. 
ドロップアウトがリカレントニューラルネットワーク(RNN)に対して効果的な理由は何ですか?

47. 
回帰分析において、目的変数が連続値である場合、適切な手法は次のどれですか?

48. 
L1正則化(ラッソ回帰)の特徴として正しいものはどれですか?

49. 
PCA(主成分分析)の主な目的は何ですか?

50. 
「Fine-Tuning(ファインチューニング)」の効果として最も適切なものはどれですか?

51. 
情報量の単位として「ビット」が使われる理由は何ですか?

52. 
自然言語処理における「ネガティブサンプリング」の目的として正しいものはどれですか?

53. 
L2正則化(リッジ回帰)の目的は何ですか?

54. 
ドロップアウトとL2正則化の主な違いは何ですか?

55. 
「ImageNet」の役割として正しいものはどれですか?

56. 
順伝播型ネットワークにおいて、バイアスユニットの役割は何ですか?

57. 
順伝播型ネットワークにおいて、重みの初期化が不適切な場合、学習にどのような影響がありますか?

58. 
畳み込み層(Convolutional Layer)の主な役割は何ですか?

59. 
カイ二乗分布はどのような場面で使用されますか?

60. 
CNNにおける「ReLU関数」が学習効率を高める理由はどれですか?

61. 
RMSPropの特徴は何ですか?

62. 
物体検出モデルにおいて「マルチスケール予測」とは何ですか?

63. 
セマンティックセグメンテーションにおいて、「アップサンプリング」はどの段階で行われますか?

64. 
次のうち、「Self-Attention Mechanism」が使用される目的として最も適切なものはどれですか?

65. 

66. 
次のうち、VGG16やResNetなどの深層CNNモデルで重要視されるテクニックはどれですか?

67. 
中心極限定理が示す内容として最も正しいのはどれですか?

68. 
自然言語処理において、次の中で「Seq2Seq」モデルにおける「Attention Mechanism」の導入効果として正しいものはどれですか?

69. 
「誤り訂正符号」とは何ですか?

70. 
セマンティックセグメンテーションにおいて、「ピクセルワイズソフトマックス(Pixel-wise Softmax)」が必要とされる理由は何ですか?

71. 
シャノンの通信理論における「通信路容量」とは何ですか?

72. 
次のうち、畳み込み層のフィルタ数を増やすと、どのような影響があるか?

73. 
モデルの汎化性能を向上させるために、L1とL2のどちらの正則化を使用すべきか判断する際の主な基準は何ですか?

74. 
バッチ正規化とL2正則化を組み合わせる理由として最も適切なものはどれですか?

75. 
セマンティックセグメンテーションにおける「クラス不均衡」を解決するために使用される手法はどれですか?

76. 
情報理論における「無記憶(メモリーレス)通信路」とは何ですか?

77. 
順伝播型ネットワークの出力層でよく使用される活性化関数は次のうちどれですか?

78. 
次のうち、BERTやGPTなどの事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させるための技術はどれですか?

79. 
畳み込みニューラルネットワークにおける「フィルタ(カーネル)」のサイズが大きくなると、何が起こりますか?

80. 
機械学習モデルの評価において、テストデータを使う理由は何ですか?

81. 
「セマンティックセグメンテーション」とは何を指しますか?

82. 
CNNにおいて、フィルタ(カーネル)の役割は何ですか?

83. 

84. 
セマンティックセグメンテーションにおいて、「CRF(Conditional Random Field)」が使用される主な理由は何ですか?

85. 
物体検出における「平均適合率(mAP: mean Average Precision)」とは何を指しますか?

86. 
情報源符号化において、符号の平均長がエントロピーに等しいとき、どのような符号化が達成されていますか?

87. 
ある通信路で、信号対雑音比 (SNR) が 20dB、帯域幅が 2kHz であるとき、シャノンの通信路容量はおよそどれですか?

88. 
順伝播型ネットワークにおいて、ミニバッチのサイズが大きすぎると、学習にどのような影響がありますか?

89. 
L1正則化とL2正則化を組み合わせた「Elastic Net」が特に有効な場面はどれですか?

90. 
CNNにおける「転移学習」の利点は何ですか?

91. 
順伝播型ネットワークにおける「ミニバッチ学習」とは何ですか?

92. 

93. 
物体検出における「アンカー(Anchor)」の役割は何ですか?

94. 
SSD(Single Shot Multibox Detector)の主な利点は何ですか?

95. 
CNNにおける活性化関数として最もよく使用されるものはどれですか?

96. 
2つの独立した確率変数 X と Y の期待値 E(X) = 3, E(Y) = 5 のとき、X + Y の期待値はどれですか?

97. 
セマンティックセグメンテーションにおいて、評価指標として使用される「IoU(Intersection over Union)」とは何を表しますか?

98. 
自然言語処理において「Attention Mechanism」の役割は何ですか?

99. 
平均 μ=0、標準偏差 σ=1 の標準正規分布の範囲 [-2, 2] に含まれる確率は約何%ですか?

100. 
正規分布 N(0, 1) の上で、z スコアが -1.96 から 1.96 の範囲に入る確率はおよそどれですか?

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