AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第3回 問60・ディープラーニングの要素技術(正規化層)

グループ正規化

バッチサイズを小さくしないと GPU のメモリに収まらない物体検出などの学習で、バッチ正規化の代わりに使われることがある、チャネルをいくつかの組に分けてサンプルごとに正規化する方法として、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    グループ正規化

  2. B

    最大プーリング

  3. C

    ドロップアウト

  4. D

    データ拡張

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正解:A

グループ正規化は、チャネルを組に分けてサンプルごとに正規化し、小さなバッチでも安定する。

4つのマス目(行がサンプル、列がチャネル)で、バッチ正規化はチャネルごと、レイヤー正規化は1サンプル全体、インスタンス正規化は1サンプルの1チャネル、グループ正規化はチャネルのグループごとに平均と分散を取る範囲を色で示した図。

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)。

学習のポイント:バッチ正規化がバッチサイズの影響を受ける理由を押さえる。

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