1.
アダム（Adam）最適化アルゴリズムはどのような特徴を持っていますか？
3.
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？
4.
RMSProp最適化アルゴリズムがアダグラードの改良版とされる理由は何ですか？
5.
アダム（Adam）の利点として正しいものはどれですか？
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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？
7.
勾配降下法の「アダグラード（Adagrad）」アルゴリズムが効果的な場合はどれですか？
8.
最適化手法の1つである「モーメンタム法」の主な目的は何ですか？
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順伝播型ネットワークにおいて、勾配降下法の「ミニバッチサイズ」を大きく設定した場合の利点はどれですか？
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ミニバッチ勾配降下法（Mini-batch Gradient Descent）はどのような手法ですか？
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ニューラルネットワークの学習において、バッチ正規化が勾配消失問題を軽減する理由は何ですか？
14.
ドロップアウト（Dropout）の役割は何ですか？
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L2正則化を導入した場合、モデルの重みに対してどのような効果がありますか？
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「アダム（Adam）」最適化アルゴリズムにおけるバイアス補正の役割は何ですか？
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勾配降下法（Gradient Descent）における主な目的は何ですか？
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ニューラルネットワークの学習において、「重みの初期化」が適切でないと、どのような現象が発生する可能性が最も高いですか？
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勾配降下法における「学習率」が大きすぎると何が起こりますか？
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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？
