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この論点の解説を読む
事例から学習の進め方を見分ける
ある学習では、データ全体を一度に使うのではなく、数十件ずつの小さな束に分け、その束ごとに重みを1回更新していった。この進め方として、最も適切な選択肢を1つ選べ
小さな束ごとに更新する、ミニバッチ学習
データ全体をまとめて1回更新する、バッチ学習
モデルの複雑さに罰を与える、正則化
画像を小さく縮める、プーリング
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オリジナル問題(スタディードが作成)
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