AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第3回 問48・ディープラーニングの概要（最適化手法）

確率的勾配降下法

1. A

   学習率を毎回ランダムに変えること

2. B

   出力を確率として扱うこと

3. C

   重みの初期値を必ず0にすること

4. D

   毎回の更新に、学習データ全体ではなくランダムに選んだ一部のデータ（1件やミニバッチ）を使うこと

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正解：D

確率的勾配降下法は、ランダムに選んだ一部のデータで勾配を求めて更新する。

バッチサイズ：小さいほど勾配は雑音が多く更新は軽い。大きいほど安定するが1回の計算が重い。

• A

  誤り。学習率をランダムに変えるわけではない。

• B

  誤り。出力の形式とは関係がない。

• C

  誤り。初期値とは関係がない。

• D

  正しい。計算が速くなるうえ、更新のゆらぎで局所最適解から抜け出しやすくなる。

学習のポイント：バッチ学習・ミニバッチ学習・オンライン学習との関係を押さえる。

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