G検定・公式過去問解説 06：スケーリング則、量子化、ゼロショット学習
対象はJDLAの「ディープラーニングの応用」Q11〜Q13です。公式正解は Q11＝A：スケーリング則、Q12＝A：量子化、Q13＝B：ゼロショット学習。公式問題文を横に置いて、各用語が解く課題を比べてください。 Q11：モデル・データ・計算量と性能の関係 スケーリング則は、モデルの規模、学習データ量、計算量を変えたとき、損失や性能がどう変わるかを経験的な関
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#深層学習
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G検定・公式過去問解説 05：CNNのパディング、GAP、言い換え
対象はJDLAの「ディープラーニングの要素技術」Q8〜Q10です。公式正解は Q8＝D：パディング、Q9＝A：Global Average Pooling、Q10＝C：パラフレージング。原文と選択肢は公式ページを開いてから解説を読んでください。 Q8：畳み込み後の大きさを保つ 畳み込みでは、フィルタを入力上で動かして特徴マップを作ります。たとえば縦横 5×5
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G検定・公式過去問解説 04：KLダイバージェンスと勾配消失
対象はJDLAの「ディープラーニングの概要」Q6・Q7です。公式正解は Q6＝A：KLダイバージェンス、Q7＝D：勾配消失。選択肢の原文は公式ページで確認してください。 Q6：確率分布の「違い」をどう測るか KLダイバージェンスは、確率分布 P を分布 Q で近似するときのずれを表す量です。離散分布なら DKL(P||Q) = Σx P(x) log(P(x
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