問題 No.6
ニューラルネットワークの最適化手法（オプティマイザ）において、学習が進むにつれて過去の勾配の二乗和が累積し、最終的に学習率が実質ゼロになってしまい、新しいデータを全く学習できなくなる（学習の停滞）という致命的な欠点を持つ手法がある。この問題を解決するため、過去の勾配の蓄積に移動平均を導入し、学習率が極端に低下しないように改良された手法はどれか。
【正解の解説】
CBOW
物体が含まれる画像の中心座標とは、画像内の物体がある位置の点のみを示す情報です。
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【その他の選択肢の解説】
スキップグラム
物体クラスのラベルのみとは、画像の中に何が写っているかという名前（猫、犬など）の情報だけを指します。
fastText
物体クラスのラベルとボックスの座標情報とは、何が写っているかという名前と、それを囲む四角形の正確な位置情報を組み合わせた教師データのことです。
トランスフォーマー
物体全体の平均輝度値とは、画像や物体がどれくらいの明るさかを示す平均的な数値のことです。