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次回の更新記事：LLMに「意図」を含んだ回答をさせる方法の効果（公開予定日：2025年04月04日）

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「CNNは、層を厚くすると何が良い？」AIクイズ応用編【第26問】

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「たたみ込みニューラルネットワークの元祖（1998年）とは？」AIクイズ応用編【第25問】

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「CNNのim2col関数は何次元の配列を変換する？」AIクイズ応用編【第24問】

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「CNNのプーリング層って何？」AIクイズ応用編【第23問】

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「たたみ込みニューラルネットワークは、普通のニューラルネットワークより何がいい？」AIクイズ応用編【第22問】

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「たたみ込みニューラルネットワークの『たたみ込み』とは？」AIクイズ応用編【第21問】

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「ハイパーパラメータを最適化する理由とは？」AIクイズ応用編【第20問】

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「Dropoutの説明として正しいものは？」AIクイズ応用編【第19問】

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「Weight decayは何のための手法？」AIクイズ応用編【第18問】

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「Batch Normalizationのメリットとは？」AIクイズ応用編【第17問】

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「活性化関数と重みの初期値の組み合わせとして正しいのはどれ？」AIクイズ応用編【第16問】

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「重みの初期値は０にしないこと。なぜ？」AIクイズ応用編【第15問】

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「モーメンタムの良いところを答えよ」AIクイズ応用編【第14問】

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「誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）のメリットとは？」AIクイズ応用編【第13問】

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「なぜニューラルネットの評価に損失関数を使うの？」AIクイズ応用編【第12問】

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