2.
データ拡張が正則化手法として機能する理由はどれですか？
3.
正則化手法として「早期停止（Early Stopping）」が特に効果的である理由として最も適切なのはどれですか？
4.
正則化が特に重要とされるのはどのような状況ですか？
5.
L1正則化を使用するとどのような効果がありますか？
7.
正則化が有効に機能するために、モデルの選択で考慮すべきことは何ですか？
8.
正則化がモデルの汎化性能を向上させる主な理由は何ですか？
9.
バッチ正則化（Batch Normalization）が、学習速度を向上させる理由として最も適切なのはどれですか？
10.
ドロップアウト率を高く設定すると、どのような影響がありますか？
12.
L2正則化のペナルティ項はどのように計算されますか？
13.
正則化の効果を評価するために、どの手法を使用することが一般的ですか？
14.
正則化手法として「Early Stopping」とは何ですか？
15.
どのような場合にドロップアウトを使用するのが効果的ですか？
16.
どの正則化手法が特徴選択に最も適しているか？
17.
次の状況において、どの正則化手法が最も適切ですか？特に外れ値の影響を軽減したい回帰問題
18.
モデルが非常に複雑な場合に適切な正則化手法はどれですか？
19.
どの正則化手法が最も計算コストが低いと考えられていますか？
20.
正則化における「パラメータの重み減衰」とは何を指しますか？
21.
バッチ正則化が効果的でない状況はどれですか？
22.
正則化手法の選択において重要なポイントは何ですか？
23.
ドロップアウト率が非常に高い場合、トレーニング中のモデルにどのような影響がありますか？
24.
L1正則化を使用した場合、モデルの重みにスパース性が生じる主な理由は何ですか？
