Quiz · ML Basics

機械学習の基礎のクイズ

3 問。すべて選んだら採点ボタンを押してください。

Q1. 線形回帰が他のほとんどの機械学習モデルと異なる、特別な性質は?

解析解(閉じた式)で解ける過学習が起きないパラメータが 1 個しかない損失関数が常にゼロになる

Q2. 勾配降下法で学習率 η が大きすぎるとどうなるか?

学習が遅くなる局所最適解にハマりやすくなる損失が発散する過学習が起きやすくなる

Q3. 線形回帰と LLM の学習に共通する「骨格」として最も適切な記述は?

両者とも同じ損失関数(MSE)を使う両者とも同じパラメータ数で学習するデータ → モデル → 損失 → 最適化の構造どちらも解析解で解ける