科目A問82
ニューラルネットワークの学習に用いられるバックプロパゲーションで行われていることはどれか。
| 各ノードの重みを調整して，誤差を小さくする。 | |
| 各ノードの重みを調整して，最適な活性化関数を選択する。 | |
| ノードの数を変更して，誤差を小さくする。 | |
| ノードの数を変更して，処理速度を高める。 |
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正解
- ア
解説
バックプロパゲーションは、ニューラルネットワーク学習の代表的な手法で、モデルの出力と正解を比較して誤差を求め、その誤差を出力層から入力層へ逆向きに伝えながら、各中間層の重みを調整します。日本語では誤差逆伝搬法といいます。各重みが誤差に与える影響を微分で計算し、その結果に基づいて勾配降下法で重みを更新し、誤差を小さくしていきます。したがって、正解は「ア」です。
| ア. | 各ノードの重みを調整して，誤差を小さくする。 |
| 各ノードの重みを調整して誤差を小さくするという記述であり、バックプロパゲーションの内容そのものです。 | |
| イ. | 各ノードの重みを調整して，最適な活性化関数を選択する。 |
| 重みの更新は行いますが、活性化関数の選択を行う手法ではありません。不適切です。 | |
| ウ. | ノードの数を変更して，誤差を小さくする。 |
| ノードの数（ネットワーク構造）を変更する手法ではありません。誤りです。 | |
| エ. | ノードの数を変更して，処理速度を高める。 |
| ノードの数を変えて処理速度を上げることを目的とした手法ではありません。誤りです。 |