G検定｜過度に確信した分類器を抑えるため正解ラベルを少し緩…

ANSWER & EXPLANATION

正解：A

正解の確率を一にせず学習する方法です。探索と学習の条件を再現できるようにします。

選択肢のポイント

• A正解です。正解の確率を一にせず学習する方法です。
• Bバッチサイズの選択は一回の更新に用いる例の数を決めることです。この設問で求めるものとは異なります。
• Cランダム探索は設定値を無作為に選んで比較する方法です。この設問で求めるものとは異なります。
• D混合精度学習は異なる数値精度を組み合わせた学習です。この設問で求めるものとは異なります。

関連キーワード

• ラベルスムージング
• モデルの選定と調整

参考にした公式情報：日本ディープラーニング協会 G検定の試験範囲（シラバス） / 確認日：2026年9月29日