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問題の解答・解説ページ

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問題 No.1165
ディープラーニングにおいて、中間層の活性化関数としてReLUが非常に広く使われている。それまで主流だったシグモイド関数ではなく、あえてReLUが採用される理由や特徴に関する記述として、最も不適切なものはどれか。

【正解の解説】

出力値が常にマイナス1から1の範囲に収まるように正規化されるため、各層の間でデータのスケールが極端に変化するのを自動で防ぐことができる。

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【その他の選択肢の解説】

入力が正の値であればどれだけ大きくても微分値が常に1となるため、多層のネットワークであっても勾配消失問題を劇的に抑制できる。

関数の計算式が極めて単純なものであるため、計算コストを低く抑えられ、モデルの学習を高速化できる。

入力が負の値のときには出力が完全に0となるため、一部のニューロンが活性化しない疎な表現を自然に生み出すことができる。