G検定記事はこちら。
https://www.simulationroom999.com/blog/jdla-deep-learning-for-general-2020-1/
はじめに
G検定シラバス「ディープラーニングの概要」の範囲の対策。
難易度は中程度、過去問、問題集で十分フォローできる。
ディープラーニング概要
イテレーション＝重み更新回数。
エポック＝訓練データを使用した回数。
各種定理。
- バーニーおじさんのルール
- パラメータ数の10倍の学習データが必要
- ノーフリーランチ定理
- 万能なアルゴリズムは存在しない
- みにくいアヒルの子定理
- 普通のアヒルとみにくいアヒルの判別は不可
- モンベックのパラドックス
- 高度な推論よりも1歳児のやることの方が難しい
バーニーおじさんとは。
スタンフォード大学教授のバーナード・ウィドロー氏らしい。
https://en.wikipedia.org/wiki/Bernard_Widrow
1987年のIEEEカンファレンスでの講演「ADALINE and MADALINE」の中で「バーニーおじさんのルール（Uncle Bernie’s Rule）」を提唱した。
一気通貫学習：視覚、聴覚、触覚などのセンサをロボットが統合的に扱うよう学習。
事前学習＝Pre-training。
まとめ
イテレーションとエポックの関係、各種定理は高確率で出題されるので押さえておこう。
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