問題 No.1326
ニューラルネットワークの各ノードにおいて、前の層から入力された重み付き和に対して非線形変換を施し、次層へ出力する伝達関数を総称して何と呼ぶか。
【正解の解説】
活性化関数
入力されたデータに非線形の複雑な変化を加えて出力するための関数です。これによりAIは複雑なパターンを学習できるようになります。
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【その他の選択肢の解説】
損失関数
予測値と正解との間の「間違いの量」を計算し、どれくらい悪いかを測るための指標です。
正規化関数
データのばらつきを抑えて安定させる処理のことです。
目的関数
AIが最終的に達成したい目標を設定するための式のことです。