G検定カンペ用語集

自分用G検定用チートシート。

2023年12月


アンサンブル学習の代表的な手法のひとつ。
各モデルを逐次的に学習させる。

アンサンブル学習には、各モデルを並列に学習させるバギングという手法もある。


CNNにおいて、特徴を抽出するための検出器。
CNNのConvolutional層において、入力データにフィルタを利用して畳み込み演算を行う。 
カーネルとも呼ばれる。


機械学習のタスクの実行に有用な特徴表現を学ぶ手法のこと。
データから低次元の特徴を獲得する。



訓練に用いていない未知の母集団に対する誤差の期待値。
汎化誤差が小さくならない場合、未知のデータに対して正確な予測を行えていないことを示す。



入力画像のピクセルの周囲に、ピクセルを囲む手法。
CNNの畳み込みを行うと、出力は入力画像よりサイズが小さくなる。
従って、畳み込みを何度も行うとサイズが小さくなりすぎ(1×1)てしまう。
パディングを行うことにより、画像サイズを小さくせずに、畳み込みを連続して行うことが可能になる。
また畳み込みを行うと、画像は外側から縮小されていく。
パディングを行うことで、画像の端側のピクセルもきちんと畳み込まれるため、精度が高くなる。

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