アルゴリズムの設計・調整

学習済モデルを開発する上で重要なのが、タスクに応じて適切なモデルを設計・構築し、そのハイパーパラメータを調製することです。

モデルのネットワーク構築には二つの手法があり、一つは人間の手で構築する手法であり、VGGNet、ResNet、DenseNet等多くのアーキテクチャがこれに該当します。もう一つはNAS(Neural architecture search)という手法を用いて構造を自動的に最適化する手法です。NASは人類が発見できないような強力なモデルを生み出す可能性があるものの、探索空間が広大なため計算コストがかかり、研究途中の部分が多い分野です。

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クイズ

設計したネットワークのパラメータを最適化する通常のニューラルネットワークとは違い，ネットワーク構造自体の最適化も行う手法として，最も適切な選択肢を一つ選べ．

DQN（Deep Q Network）
Deep Blue
WaveNet
NAS ( Neural Architecture Search )

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解説を見る
ニューラルネットワークの構造の最適化を行う手法はNAS ( Neural Architecture Search )です．DQNは深層強化学習のモデル，Deep Blueはチェスコンピュータ，WaveNetは音声認識・合成モデルです．
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