リカレントニューラルネットワーク(RNN)に期待されるメリットとして,最も適切な選択肢を1つ選べ.
① データを動的に拡張し続けることで,過学習を抑制することができる.
② より前の単語の情報を保持することで,文脈を考慮した文章の理解をすることができる.
③ 様々なサイズの画像が入力されても,同じサイズになるまで何度も畳み込むことで,同じように特徴を抽出することができる.
④ ラベル付きデータで学習したモデルに,ラベルなしデータを入力して得られた予測を正解ラベルとしてさらに学習に用いることで,データ作成のコストを抑えることができる.
