難易度は Level 1(やさしめ)〜Level 5(難関) の5段階です。
E資格のサンプル問題(本番形式・解説付き)
E資格(日本ディープラーニング協会(JDLA)・JDLA Deep Learning for ENGINEER(シラバス2026))の出題形式を、実際の問題で確かめられます。ここに掲載する5問は、無料の会員登録で解ける模試 第1回(105問)の冒頭から抜粋したオリジナル問題です。当サイトは全1,155問を本番CBT準拠の形式で収録しており、この5問はそのごく一部にあたります。
設問1
原点から見て、y1 = (4, 0) と y2 = (3, 3) のどちらが近いかを、マンハッタン距離・ユークリッド距離・チェビシェフ距離のそれぞれで調べた。結果として正しいものはどれか。
- マンハッタン距離では y1、ユークリッド距離では y2、チェビシェフ距離では y2 が近い
- マンハッタン距離では y2、ユークリッド距離では y2、チェビシェフ距離では y1 が近い
- マンハッタン・ユークリッドでは y1、チェビシェフでは y2 が近い(正解)
- 3 つの距離のどれでも y1 が近い
解説
y1 は 4(マンハッタン)・4(ユークリッド)・4(チェビシェフ)、y2 は 6・4.24・3 です。マンハッタンでは 4 < 6 で y1、ユークリッドでは 4 < 4.24 で y1、チェビシェフでは 4 > 3 で y2 が近くなります。「3 つの距離のどれでも y1」は、チェビシェフでは y2 の最大の差が 3 で小さいことを見落としています。「ユークリッドでも y2」は 4.24 が 4 より大きいことと合いません。「マンハッタンで y2」は 6 が 4 より大きいことと合いません。
設問2
Xavier や He の初期化関数は、重みを `x @ w.T` の形で使う前提で fan_in と fan_out を数える。`nn.Linear` の `w.shape` は `[fan_out, fan_in]` である。次のうち、`x @ w` の形で重みを持つ自作の層に、この初期化関数を使うときの扱いとして適切なものはどれか。
- fan_in と fan_out の値は同じなので、渡し方は問われない
- バイアスだけに初期化関数を使えば、重みの向きは関係しない
- w を転置した形にして渡す(正解)
- そのまま渡せばよい。fan_in と fan_out は自動で入れ替わる
解説
初期化関数は重みの形を [fan_out, fan_in] として数えます。`x @ w` の形の重みは、転置して `x @ w.T` の形にそろえてから渡します。 「自動で入れ替わる」は関数は `x @ w.T` の形を前提に数えるので、入れ替わりません。そのまま渡すと fan_in と fan_out が逆になります。 「渡し方は問われない」は入力 784・出力 256 のように値が違えば、どちらの軸が fan_in かで初期値の大きさが変わります。 「バイアスだけ」は重みの初期化に使う関数なので、向きの問題は重みで起きます。
設問3
torchvision の layer1 の最初のブロックで、3×3 畳み込みは ResNet-50 が 64→64、wide_resnet50_2 が 128→128 である。バイアスなしの 3×3 の重みの数は、wide_resnet50_2 でいくつか。
- 147,456(正解)
- 589,824
- 36,864
- 73,728
解説
3×3×128×128 = 147,456 です。ResNet-50 の 3×3×64×64 = 36,864 の 4 倍になります。 「589,824」は3×3×256×256 の値です。256 は conv3 の出力のチャネル数で、3×3 の幅ではありません。 「36,864」はResNet-50 の 3×3×64×64 の値です。wide_resnet50_2 は内側の幅が 128 になります。 「73,728」はResNet-50 の 3×3 の重みの 2 倍です。幅が 2 倍になると、入力側と出力側の両方が増えるので、重みは 4 倍になります。
設問4
3 台の機械 A・B・C が、製品の 60%・30%・10% を作っている。不良品の率はそれぞれ 1%・2%・8% である。不良品を 1 個選んだとき、最も作られた可能性が高い機械の説明として正しいものはどれか。
- C である。不良率が高く、積が最大になる(正解)
- B である。不良率が中間で、事前確率とのバランスが取れている
- A と B が同じ確率で並び、C はそれらより小さい
- A である。生産の 60% を担っており、事前確率が最大である
解説
分子は A が 0.60×0.01=0.006、B が 0.30×0.02=0.006、C が 0.10×0.08=0.008 で、分母は 0.020 です。事後確率は A と B が 0.30、C が 0.40 で、C が最大です。事前確率が最大の A は積が C より小さく、B も同様です。A と B が 0.30 で並ぶのは事実ですが、C はそれらより大きいので「C が小さい」という部分が誤りです。
設問5
総当たり(brute)による近傍探索は、1 回の探索で O[DN](D は次元数、N は訓練点の数)かかる。訓練点の数を 4 倍に、次元数を 2 倍にしたとき、1 回の探索の計算量はおよそ何倍になるか。
- 8 倍(正解)
- 6 倍
- 4 倍
- 16 倍
解説
O[DN] は D と N の積に比例するので、4 × 2 = 8 倍になります。「6 倍」は 4 と 2 を足した値で、積になっていません。「4 倍」は N の増加分だけを見ており、D の増加を見落としています。「16 倍」は N の増加を 2 乗しており、D の 2 倍が反映されていません。
続きは、会員登録なしでそのまま50問解けます。採点と解説つきで、上と同じ本物の問題です。
登録なしで50問解く