AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第5回 問48・ディープラーニングの概要（最適化手法）

Adamのハイパーパラメータ

1. A

   β1は層の数、β2はユニットの数を決める

2. B

   β1は学習データの数、β2は検証データの数を決める

3. C

   β1は勾配の移動平均（モーメンタム）の、β2は勾配の二乗の移動平均の減衰を調整する

4. D

   β1とβ2は、常に同じ値でなければならない

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正解：C

Adamは、勾配の平均（1次のモーメント）と勾配の二乗の平均（2次のモーメント）を、β1・β2で減衰させながら計算する。

最適化手法の比較：SGDは一定の学習率、モーメンタムは速度をためる、RMSprop・Adamは勾配の大きさに合わせて学習率を調整する。

• A

  誤り。ネットワークの構造とは関係がない。

• B

  誤り。データの分割とは関係がない。

• C

  正しい。前者が更新の方向、後者が更新の大きさ（学習率の調整）に関わる。

• D

  誤り。通常は異なる値を使う。

学習のポイント：既定値は β1＝0.9、β2＝0.999 が一般的。

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