Microsoft認定資格 AI Fundamentals(予想問題) その10
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問題 21 / 45
クラス不均衡が原因で多数の偽陽性が発生している場合に有効な対処はどれか(一つ選択)
①モデルの層を増やして深くする
②学習率を小さくする
③クラス重み付けやオーバーサンプリングで学習データのクラスバランスを調整する
④バッチサイズを大きくする
クラス不均衡が原因で多数の偽陽性が発生している場合に有効な対処はどれか(一つ選択)
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