問題
ミニバッチ学習に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。
- A. 訓練データを小さなまとまりに分けてパラメータを更新する
- B. 全データを毎回使う場合より、1回の更新計算を軽くできることがある
- C. ディープラーニングで広く使われる学習方法である
- D. 訓練データを一切使わず、法律条文だけで重みを更新する方法である
最適化手法
G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説（正解: D）
正解はD。ミニバッチ学習は、訓練データを小さなまとまりであるミニバッチに分け、各ミニバッチごとに勾配を計算してパラメータを更新する方法である。Dは学習方法として不適切な説明である。