問題 No.1311
多層ニューラルネットワークにおいて、出力層の誤差から入力層に向かって逆伝播する際、微分の掛け合わせの繰り返しにより値がゼロに近づき、入力層に近い重みが更新されなくなる問題を何と呼ぶか。
【正解の解説】
勾配消失問題
誤差を遡って計算する際、層が深くなるほど計算結果が小さくなってしまい、入力層に近い重みがほとんど更新されなくなる現象です。
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【その他の選択肢の解説】
内部共変量シフト
ネットワークの各層の入力データの分布が学習中に変化してしまい、学習が不安定になる現象です。
勾配爆発問題
誤差を伝える際に、計算数値がどんどん大きくなりすぎてしまい、最終的に計算不能になる問題です。
過剰適合
学習データに特化しすぎてしまい、未知の新しいデータに対応できなくなる状態です。