自動化無しに生活無し

前提と基礎知識 NLPモデルに入力データが与えられるまでの過程 文章を与える ↓ Tokenizerでトークン化（単語・サブワード・文字などに分割） 例: "I love NLP" → ["I", "love", "NL", "##P"] ↓ 語彙表（Vocabulary）を使って、トークン → トークンID に変換 例: ["I", "love", "NL", "##P"] → [101, 2293, 17953, 1925] ↓ ※ 必要に応じてパディング・マスキング・特殊トークン付与 例: [CLS], [SEP], [PAD] などをここで追加（BERTなど） ↓ Embedding層にトークンIDを与える └ ID ...

試験範囲 CNN : VGG,GoogLeNet,ResNet(WideResNet),MobileNet,DenseNet,EfficientNet NLP : Word2Vec(skip-gram),seq2seq,HRED,Transformer 問題 間違えている箇所は → で解答を表示。 1. VGG Q1: VGG16において、すべての畳み込み層で 3×3 カーネルが採用されている理由として適切なものは？ 空間方向・チャンネル方向双方に畳み込みを行い、層を増やすため。5x5では特徴量がぼやけてしまい、1x1では空間方向の特徴抽出が難しいため。 Q2: PyTorchの models.vgg16 において、特徴抽出部分の最後にある nn.AdaptiveAvgPool2d((7, 7)) の役割は？ 7x7で平均プーリングを行い、全結合 ...