技事録係

IT中心にエンジニアに必要な技術情報・最新動向・資格試験対策等を記録

ディープラーニングの概要 公式例題③

◀︎ 前へ次へ ▶︎️

 以下の文章を読み,空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つずつ選べ。

 最適化手法の一つである最急降下法は,学習時に全ての教師データを同時に用いる。これは,(ア)と呼ばれている。一方,ディープラーニングの場合,通常は教師データが大規模になることが多く,(ア)が困難である。そこで,一部のデータのみを用いてパラメータの更新を逐次おこなう確率的勾配降下法が用いられることが多い。ひとつのサンプルだけを利用する手法は(イ)と呼ばれる。(ア)と(イ)は,どちらにも長所と短所があり,折衷案として,ある一定数のサンプル群を利用する(ウ)が採用されることもある。

  1. セット学習
  2. バッチ学習
  3. オンライン学習
  4. ポイント学習
  5. サンプリング学習
  6. ミニバッチ学習

【出典】JDLA公式HP 例題

 

解答

 (ア)2 (イ)3 (ウ)6

解説

 最適化手法に関する知識を問う問題です。適切に穴埋めすると次の通りになります。

 最適化手法の一つである最急降下法は,学習時に全ての教師データを同時に用いる。これは, バッチ学習 と呼ばれている。一方,ディープラーニングの場合,通常は教師データが大規模になることが多く, バッチ学習 が困難である。そこで,一部のデータのみを用いてパラメータの更新を逐次おこなう確率的勾配降下法が用いられることが多い。ひとつのサンプルだけを利用する手法は オンライン学習 と呼ばれる。 バッチ学習  オンライン学習 は,どちらにも長所と短所があり,折衷案として,ある一定数のサンプル群を利用する ミニバッチ学習 が採用されることもある。