AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第3回 問51・ディープラーニングの概要（最適化手法）

バッチサイズの影響

1. A

   バッチサイズは、学習の結果にまったく影響しない。

2. B

   バッチサイズを大きくすると勾配のゆらぎが小さくなって学習が安定しやすく、GPU で効率よく計算できるが、使うメモリが増える。

3. C

   バッチサイズは、学習データの件数より大きくしなければならない。

4. D

   バッチサイズを1にすると、バッチ学習と同じになる。

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正解：B

バッチサイズは、学習の安定性・計算の効率・メモリの使用量に影響する。

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。学習の安定性や速さ、汎化性能に影響する。

• B

  正しい。小さいとゆらぎが大きく、局所最適解から抜け出しやすい面もある。

• C

  誤り。バッチサイズは学習データの件数以下で決める。

• D

  誤り。バッチサイズ1はオンライン学習にあたる。

学習のポイント：バッチサイズと学習率の関係もあわせて押さえる。

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