モデルの予測と実際の値のズレを定量的に評価する関数は？
- 誤差関数
- 活性化関数
- 方策関数
- 勾配関数
正解！
不正解...
正解は誤差関数です。
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回帰問題で最も一般的に使用される誤差関数は？
- 平均二乗誤差
- 交差エントロピー
- KL情報量
- Contrastive loss
正解！
不正解...
正解は平均二乗誤差です。
平均二乗誤差（MSE）は、回帰問題でよく使われる誤差関数です。
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分類問題でよく使われる誤差関数は？
- 交差エントロピー
- 平均二乗誤差
- KL情報量
- Triplet Loss
正解！
不正解...
正解は交差エントロピーです。
交差エントロピーは、分類問題でよく用いられる誤差関数で、出力確率と正解ラベルの差を評価します。
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2つの確率分布の差異を測定する指標は？
- カルバック・ライブラー情報量
- 平均二乗誤差
- 勾配損失
- 正則化項
正解！
不正解...
正解はカルバック・ライブラー情報量です。
KL情報量は、2つの確率分布の違いを測る誤差関数で、生成モデルなどで使用されます。
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データペアの距離を学習するタスクで使われる誤差関数は？
- Triplet Loss
- Cross Entropy
- Contrastive loss
- 平均二乗誤差
正解！
不正解...
正解はContrastive lossです。
Contrastive lossは、ペアのデータの距離を学習するタスクで使われます。
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アンカー・ポジティブ・ネガティブの3点間距離を最適化する誤差関数は？
- Triplet Loss
- Contrastive loss
- 平均二乗誤差
- KL情報量
正解！
不正解...
正解はTriplet Lossです。
Triplet Lossは、アンカー・ポジティブ・ネガティブの3つのデータ間の距離関係を学習する誤差関数です。
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出力確率と正解ラベルの誤差を評価する誤差関数は？
- 平均二乗誤差
- 交差エントロピー
- KL情報量
- Triplet Loss
正解！
不正解...
正解は交差エントロピーです。
交差エントロピーは、確率出力と正解ラベルとの誤差を評価する分類タスク向けの誤差関数です。
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情報理論に基づき、2つの確率分布間の差異を測る指標は？
- KL情報量
- 平均絶対誤差
- Contrastive loss
- 勾配損失
正解！
不正解...
正解はKL情報量です。
KL情報量は、情報理論に基づき2つの確率分布の差を評価します。
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誤差関数が活用されるタスクとして正しいものは？
- 分類
- 回帰
- 距離学習
- すべて正しい
正解！
不正解...
正解はすべて正しいです。
誤差関数は分類・回帰・距離学習などのタスクに応じて適切に選択されます。
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誤差関数の選び方として最も適切な考え方は？
- 平均二乗誤差
- 交差エントロピー
- KL情報量
- タスクに応じて選ぶ
正解！
不正解...
正解はタスクに応じて選ぶです。
誤差関数は目的やタスクの特性に応じて適切なものを選ぶ必要があります。
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誤差関数は、モデルの予測と実際の値とのズレを定量的に表す関数です。