●G検定模擬試験（４）G2025＃１

最も適切な選択肢は：④ Transformerのエンコーダとほぼ同様のアーキテクチャに、画像をバッチに分割したものを入力し、出力を得る。解説：Vision Transformer（ViT）とは：・Vision Transformer（ViT...

Transformerを画像分類タスクに適用したモデルとして,Vision Transformerが代表的である.Vision Transformerの説明として,最も適切な選択肢を1つ選べ.①事前学習されたCNNに画像を入力し,その出力を...

最も適切な選択肢は：① データを時間経過とともにランダムノイズが拡散するプロセスをモデル化し、これを逆方向に適用することでノイズから新たな画像を生成する手法で ある。解説：Diffusion Model（拡散モデル）とは：・拡散モデル（Di...

Diffusion Modelの説明として ,最も適切な選択肢を1つ選べ．① データを時間経過とともにランダムノイズが拡散するプロセスをモデル化し,これを逆方向に適用すること でノイズ から新たな画像を生成する手法である.②ソ-シャルメディ...

最も適切な選択肢は：③ 自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）解説：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）の学習方法：・BER...

BERTは大量のデータで事前学習を実施し,その事前学習済みモデルを各タスクに応じたデータでチューニングす ることで,高い精度を達成した．BERTの事前学習に使用された学習方法として,最も選択肢を1つ選べ.①教師あり学習②強化学習③自己教師あ...

最も適切な選択肢は：④ モデルの量子化を行う。解説：写真加工モデルのパラメータ数が80億超の大規模モデルであり、サーバコストが高騰しているため、推論の効率化とコスト削減が求められています。 そのため、モデルの軽量化が有効な解決策となります。...

あなたはSNSアプリで使える写真加工モデルを実装した.しかし,想定よりもユーザの需要が高く,リクエスト流 量が急増して推論によるサーバコストがかさむようになってしまった.写真加工モデルは,パラメータ数80億超 で大規模なモデルである.この時...

最も不適切な選択肢は：① paraphrasing（パラフレージング）解説：データ拡張（Data Augmentation）とは：データ拡張は、学習データの多様性を増やし、過学習を防ぐために、元のデータに対してさまざまな変換を適用する手法で...

ネットワークの学習時には,十分な量のデータを確保することなどを目的として,データ拡張が用いられるが、 その際にはタスクに応じた手法を選択する必要がある.画像に対して.用いられるものとして,最も不適切な選 択肢を1つ選べ.① paraphra...