第11回: 異なる空間をつなぐ: マルチモーダル表現の幾何学（理解度チェック）

異なる空間をつなぐ

Q1. 異種多様体

異なるモダリティを別々の空間として扱う理由はどれか。

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Q2. CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）の対照学習

CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）の基本的な学習目標はどれか。

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Q3. CLIPと角度

CLIPの類似度を角度として解釈できる条件はどれか。

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Q4. 温度パラメータ

CLIPの温度パラメータを下げると、一般に何が起きるか。

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共有と分離

Q5. モダリティギャップ

モダリティギャップとは何か。

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Q6. FEDA（Frustratingly Easy Domain Adaptation）

FEDA（Frustratingly Easy Domain Adaptation、驚くほど簡単なドメイン適応）の幾何学的な設計はどれか。

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Q7. 共有か分離か

CLIP型の共有空間とFEDA型の拡張について、妥当な評価はどれか。

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Q8. ImageBindと統合の質

共有空間で画像とテキストの検索は改善したが、音声の分類と画像内の細かな構造は悪化した。統合の評価として、最も適切なものはどれか。

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