第5回: 分類を境界で読む: SVMと角度マージン（理解度チェック）

マージンの幾何学

Q1. サポートベクターマシン（SVM: Support Vector Machine）のマージン

サポートベクターマシン（SVM: Support Vector Machine）の最大マージン原理が選ぶ境界として、正しいものはどれか。

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Q2. サポートベクター

サポートベクターの役割として、適切な説明はどれか。

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Q3. 球面上のマージン

表現と分類重みを正規化して球面上で分類する場合、マージンは主に何を調整するか。

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Q4. ArcFace（角度マージン分類法）のアイデア

ArcFace（角度マージン分類法）が導入するマージンの特徴はどれか。

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手法を比較する

Q5. 角度マージン手法の違い

ArcFace（角度マージン法）、CosFace（コサインマージン法）、SphereFace（乗法的角度マージン法）の説明として、最も妥当なものはどれか。

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Q6. SVMとArcFace

SVMとArcFaceの関係について、適切な説明はどれか。

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Q7. 確率と幾何

ArcFaceを確率モデルか幾何モデルかのどちらか一方に限定しない説明はどれか。

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Q8. 数値安定性

ArcFaceの学習で、正規化後の内積がごくまれに1.0000001になり、損失がNaNになった。最初に確認・修正すべきことはどれか。

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