問題文
層を深くしたところ、入力に近い層の重みがほとんど更新されなくなった。各層で使っていた活性化関数は入力が大きいと出力が一定値に近づく形をしている。この現象の原因を述べたものはどれか。
選択肢
- 罰則係数の母数抑制力が過剰強度側に推移するため模型表現能力が不足する
- 学習率の母数更新幅が設定過大側に移行するため推定母数値が振動する
- 活性化関数の微分量が上限側に接近するため逆伝播勾配が減衰する
- 投入標本順序の種別偏在度が分布極端側に遷移するため層間推定母数が変動する
フリー問題
G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL） のフリー問題 9 / 20 問目
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