G検定模擬試験set1 - 未解答
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープニューラルネットワーク（DNN）の学習の目的は（ア）を最小化することであり,この最適化のために勾配降下法が利用される.しかし,勾配降下法にはパラメータの勾配を数値的に求めると（イ）問題があり,このような問題を避けるために誤差逆伝播法が利用される.またディープラーニングには過学習の問題もある.過学習とは（ウ）は小さいにも関わらず,（エ）が小さくならないことであり,これらの問題を克服するために様々な手法の開発が進められている.
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープニューラルネットワーク（DNN）の学習の目的は（ア）を最小化することであり,この最適化のために勾配降下法が利用される.しかし,勾配降下法にはパラメータの勾配を数値的に求めると（イ）問題があり,このような問題を避けるために誤差逆伝播法が利用される.またディープラーニングには過学習の問題もある.過学習とは（ウ）は小さいにも関わらず,（エ）が小さくならないことであり,これらの問題を克服するために様々な手法の開発が進められている.
（解説あり）次の説明について,最も関連する事象を選択肢の中から 1 つ選べ.
2015 年に google 社が通常の画像をまるで夢に出てくるかのような不思議な画像に変換して表示する Deep Dream というプログラムを発表し話題を呼んだ.
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
画像データに対しては,前処理を施すことが多い.カラー画像を白黒画像に変換して計算量を削減する（ア）や,細かいノイズの影響を除去する（イ）,画素ごとの明るさをスケーリングする（ウ）などがこれに含まれる.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
畳み込みニューラルネットワークに特有の構造として,畳み込み層とプーリング層がある.これらは画像から特徴量を抽出するために用いられる.逆に特徴量（特徴マップ）から画像を生成する際には,それらと逆の操作を行う.代表的な構造として,畳込み層の逆操作である（ア）やプーリングの逆操作である（イ）がある.これらの構造を用いるタスクの例として（ウ）がある.
（ア）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
（ア）はディープラーニングにおける重要な課題の一つであり,学習済みのディープニューラルネットモデルを欺くように人工的に作られたサンプルのことである.サンプルに対して微小な摂動を加えることで,作為的にモデルの誤認識を引き起こすことができる.
（イ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
生成モデル（generative model）とは,訓練データからそのデータの特徴を学習し,類似したデータを生成することができるモデルである.ディープニューラルネットの生成モデル（generative model）の例として,自己符号化器の潜在変数に確率分布を導入した（ア）や,訓練データと生成器が生成したデータを識別器で判別させることによって学習を進める（イ）がある.
（エ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープニューラルネットワーク（DNN）の学習の目的は（ア）を最小化することであり,この最適化のために勾配降下法が利用される.しかし,勾配降下法にはパラメータの勾配を数値的に求めると（イ）問題があり,このような問題を避けるために誤差逆伝播法が利用される.またディープラーニングには過学習の問題もある.過学習とは（ウ）は小さいにも関わらず,（エ）が小さくならないことであり,これらの問題を克服するために様々な手法の開発が進められている.
（ウ）に最もよくあてはまる選択肢を 1 つ選べ.
ディープラーニングを含めて機械学習において精度の高い学習をするためには,観測データの適切な前処理が必須である.異なるスケールの特徴量を同時に扱えるようにするために,平均を 0 に分散を 1 に規格化する（ア）や,特徴量の線形結合からデータ内の分散が大きくなるような特徴量を得る（イ）などは広く利用されている.また,画像処理の分野においては,減算正規化と除算正規化の処理を行う（ウ）などが前処理として利用され,（エ）などの画像処理に特化したライブラリで行うことができる.また,自然言語処理の分野においては,文章に単語が含まれているかどうかを考えてテキストデータを数値化する（オ）や文章に含まれる単語の重要度を特徴量とする（カ）などがある.
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