AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第1回 問49・ディープラーニングの概要（正則化）

早期終了

1. A

   学習データの誤差が0になるまで学習を続ける。

2. B

   検証データの誤差が下がらなくなったり上がり始めたりしたところで、学習を打ち切る。

3. C

   学習の最初の数エポックだけで学習をやめ、残りは推論に使う。

4. D

   学習率を少しずつ大きくしていく。

正解と解説を見る

正解：B

早期終了は、検証データの誤差が悪化し始めたところで学習を止める過学習対策。

訓練誤差は下がり続けても、検証誤差が上がり始めたら過学習。そこで止めるのが早期終了。

• A

  誤り。学習データの誤差を0に近づけすぎると、過学習しやすくなる。

• B

  正しい。手軽で効果の高い過学習の対策として広く使われている。

• C

  誤り。決まったエポック数で止める方法ではない。

• D

  誤り。学習率の調整の方法で、早期終了ではない。

学習のポイント：早期終了・正則化・ドロップアウトなど、過学習の対策をまとめて押さえる。

問題一覧へ

このサイトの問題は、各試験の公開されているシラバスに沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。日本ディープラーニング協会（JDLA）・一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）の公式サービスではありません。