ディープラーニング（深層学習）

問い

説明文は何を理解するとしているか。

ディープラーニングの基本的な仕組み，ディープラーニングの精度を高めるための代表的な手法を理解する。

「ディープラーニングの基本的な仕組み」と「ディープラーニングの精度を高めるための代表的な手法」の 2 つである。

説明文の「精度を高めるための代表的な手法」は、ほかの細目の説明文にも現れるか。

現れる。 3.（9）② の説明文が「機械学習のモデルの精度を高めるための代表的な手法」と書き、 「の精度を高めるための代表的な手法」の部分がこの細目と同じ文字列である。

2 つの細目の手法が同じものかを、シラバスは述べていない。

一行要約

シラバスは、ディープラーニングの基本的な仕組みと、ディープラーニングの精度を高めるための代表的な手法を理解するとしている。用語例は 12 語で、うち 5 語が「学習」で終わる。仕組みの中身は書かれていない。

図

用語例 12 語（シラバスの並び順のまま）

順	用語例	括弧の中
1	ニューラルネットワーク	—
2	多層パーセプトロン	—
3	バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）	誤差逆伝播法
4	勾配消失問題	—
5	活性化関数（ReLU関数，ソフトマックス関数，tanh関数など）	ReLU関数，ソフトマックス関数，tanh関数など
6	ドロップアウト	—
7	事前学習	—
8	ファインチューニング	—
9	転移学習	—
10	バッチ学習	—
11	ミニバッチ学習	—
12	オンライン学習	—

この表の「順」はシラバスの並び順であって、重要度でも実施の順序でもない。 「括弧の中」の列はシラバスの括弧をそのまま写したもので、括弧の中が見出しの別の書き方か、例示か、補足かを、シラバスは述べていない。 12 語のいずれについても、意味・使い方はシラバスに書かれていない。

この細目でのシラバスの書き方

項目	記載
説明文	一文（49 字）
文末	「〜ディープラーニングの精度を高めるための代表的な手法を理解する。」
説明文の「など」	無し
説明文の中の括弧	無し
用語例の数	12
括弧を持つ用語例	2

詳細説明

シラバスが書いていること

説明文は一文、49 字である。「など」も括弧も説明文には無い。

用語例のうち括弧を持つ語は 2 語である。 バックプロパゲーション（誤差逆伝播法） と 活性化関数（ReLU関数，ソフトマックス関数，tanh関数など） で、 後者の括弧の中の末尾に「など」がある。ReLU関数・tanh関数 の大文字小文字はシラバスのまま置く。

細目名は「ディープラーニング（深層学習）」で、細目名そのものに括弧を持つ。

用語例の文字列の共通点

文字列	用語例
学習	事前学習、転移学習、バッチ学習、ミニバッチ学習、オンライン学習
バッチ	バッチ学習、ミニバッチ学習

語の文字列の共通点であって、シラバスの分類ではない。 「学習」の行の 5 語は、いずれも末尾が「学習」である。

ほかの細目との文字列の重なり

• ニューラルネットワーク — 3.（9）④ の 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）・リカレントニューラルネットワーク（RNN） の一部として現れる
• 誤差 — 2.（2）の用語例 誤差 が、バックプロパゲーション（誤差逆伝播法） の括弧の中に現れる

（用語例の語全体がほかの細目の細目名・説明文・用語例に現れる組は、b12terms.py・b12where.py で両方向に照合し、すべて挙げた。語の一部どうしの重なりはほかにもあり、ここに挙げたものは例である。）

シラバスはこれらを結び付けていない。 文字列が同じことだけが事実である。

3.（9）④ の説明文は「ディープラーニングの手法を」と書くが、この細目を名指ししてはいない。

この細目で書かないこと

次はいずれもこのノートの根拠に含まれていない。

• 12 語それぞれの意味
• ディープラーニングの仕組みの中身
• この細目と 3.（9）② の「精度を高めるための代表的な手法」の関係
• この細目と 3.（9）④ の関係

名前から内容を推測して書くことは spec.md §8.1a に反する。