AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第5回 問42・ディープラーニングの概要（正則化）

入力へのノイズ付加

1. A

   学習データの数が必ず減る

2. B

   入力の小さな変化に対する出力の変化を小さくでき、過学習を抑える正則化の効果がある

3. C

   モデルのパラメータの数が必ず増える

4. D

   学習が必ず速くなる

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正解：B

入力にノイズを加えて学習すると、入力の小さな変動に頑健になり、過学習を抑えられる。デノイジングオートエンコーダの考え方と関係する。

同じデータでも、単純すぎると学習不足、複雑すぎると過学習。ほどよい複雑さが汎化する。

• A

  誤り。データの数は変わらない。

• B

  正しい。データ拡張の一種とも見なせる。

• C

  誤り。パラメータ数とは関係がない。

• D

  誤り。速さが目的ではない。

学習のポイント：ノイズが大きすぎると、学習が難しくなる。

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