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問題の解答・解説ページ

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問題 No.642
時系列モデルにおいて文章を生成するタスクを学習させる際、モデルが前の時刻で予測を間違えたとしても、次の時刻の入力には実際に生成された誤ったデータではなく、用意された正しい正解データを強制的に与えて学習を進行させる技法がある。これにより、初期の学習の不安定さを排除し、収束を早めることができるこの手法を何というか。

【正解の解説】

教師強制

教師強制は、モデルが間違った生成をしても、次には常に正しい正解データを入力として与えることで、学習をスムーズに進める手法です。

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【その他の選択肢の解説】

早期終了

早期終了は、モデルの精度がそれ以上上がらなくなった時点で学習を自動的にストップさせ、時間の無駄や過学習を防ぐ工夫です。

アンサンブル学習

アンサンブル学習は、複数のモデルを組み合わせることで、一人では解決できない問題を全員の知恵でより正確に予測する仕組みです。

事前学習

事前学習は、大量のデータを使ってAIに基本的な知識を先に教え込ませておくことで、その後の学習を楽にする段階のことです。