深層学習誤り発見
以下の深層学習に関する記述のうち、誤っているものはどれか？
A.RNN（再帰型ニューラルネットワーク）は勾配消失問題により、長い系列データの学習が困難になることがある
✓ この記述は正しい。RNNは逆伝播時に勾配が指数関数的に減少する勾配消失問題により、長距離依存の学習が困難である。
B.トランスフォーマーの自己注意機構は、系列全体のトークン間の関係を並列に処理できるため、RNNより計算効率が良い
✓ この記述は正しい。トランスフォーマーは自己注意機構で全トークン間の関係を並列処理でき、RNNの順序処理より効率的である。
C.ドロップアウトは訓練時に全てのニューロンを確率的に無効化し、テスト時には全ニューロンを使用して予測する
✓ この記述は正しい。ドロップアウトは訓練時のみニューロンを確率的に無効化し、過学習を防ぐ正則化技法である。
D.バッチ正規化は各層の入力分布を固定することで、より大きな学習率を使用でき、訓練が不安定になる← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りです。バッチ正規化は入力分布を安定化させることで、訓練が**安定**になり、より大きな学習率を使用できます。「不安定になる」が誤りです。
この問題のポイント
この記述が誤りです。バッチ正規化は入力分布を安定化させることで、訓練が**安定**になり、より大きな学習率を使用できます。「不安定になる」が誤りです。
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