AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問52・ディープラーニングの概要(ニューラルネットワークとディープラーニング)

He初期化とXavier初期化

重みの初期化について、ReLUを活性化関数とする層に適した初期化として、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    Xavierの初期化

  2. B

    すべての重みを0にする初期化

  3. C

    Heの初期化

  4. D

    すべての重みを1にする初期化

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正解:C

ReLUにはHeの初期化、シグモイドやtanhにはXavierの初期化が適している。すべて同じ値にすると、ユニットが区別されなくなる。

10層を通した後の活性化の大きさ。重みの初期値が小さすぎると小さくなり、He初期化では保たれる折れ線グラフ。

重みの初期値:小さすぎると層を通るたびに信号が消え、He初期化(ReLU向け)やXavier初期化は信号の大きさを保つ。

学習のポイント:活性化関数と初期化の組み合わせで、勾配消失や爆発が起きにくくなる。

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