Q24 — AWS AIF-C01 第2章

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画像分類タスクにおいて、基盤モデル（FM）の正確性を評価するには、どの戦略が適切ですか？

• A. モデルが使用するリソースの総コストを計算すること。
• B. 事前に定義されたベンチマークデータセットを用いてモデルの正確性を評価すること。 ✓
• C. ニューラルネットワーク内の層数を計算すること。
• D. モデル処理後の画像の色再現性を評価すること。

正解: B. 事前に定義されたベンチマークデータセットを用いてモデルの正確性を評価すること。

解説

画像分類タスクにおいて、基盤モデル（FM）の正確性を評価することは、そのパフォーマンスを測定する上で極めて重要です。モデルの性能を客観的かつ正確に評価するためには、通常、事前に定義されたベンチマークデータセットが用いられます。このようなデータセットには、既知のカテゴリが付与された画像が含まれており、それらをモデルに入力して、正解率（Accuracy）、損失率（Loss）などの主要なパフォーマンス指標を算出することで、画像分類タスクにおけるモデルの正確性を包括的に評価できます。したがって、事前に定義されたベンチマークデータセットを用いた評価が、画像分類タスクにおける基盤モデルの正確性を評価するための一般的な戦略です。