AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第2回 問62・ディープラーニングの要素技術（正規化層）

バッチ正規化の効果

1. A

   学習データの件数を増やす。

2. B

   ネットワークの層の数を自動で決める。

3. C

   推論のときだけ使い、学習には影響しない。

4. D

   各層への入力の分布を整えることで、学習を安定させて速くし、重みの初期値の影響も受けにくくする。

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正解：D

バッチ正規化は、層への入力の分布を整えて、学習を安定させ速くする。

バッチ・レイヤー・インスタンス・グループ正規化の違いは、平均と分散を計算する範囲（色の部分）。

• A

  誤り。データの件数は変わらない。

• B

  誤り。層の数はハイパーパラメータとして人が決める。

• C

  誤り。学習のときにミニバッチの統計量で正規化し、推論のときは学習中に求めた平均と分散を使う。

• D

  正しい。過学習を抑える効果もあるとされる。

学習のポイント：バッチ正規化が学習時と推論時で違う統計量を使うことを押さえる。

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