問題 No.1373
ニューラルネットワークのパラメータ（重みやバイアス）を更新するために、各層の勾配をネットワークの出力側から入力側へと効率的に計算する「誤差逆伝播法」が用いられる。この手法は、微分の数学的性質であるどの法則に基づいているか。
【正解の解説】
連鎖律
連鎖律（チェインルール）は、複雑な合成関数の微分を、小さなパーツごとの微分の掛け合わせに分解して計算するルールで、誤差逆伝播法を支える数学的基盤です。
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【その他の選択肢の解説】
ガウスの法則
ガウスの法則は、主に電磁気学などで用いられる物理法則であり、ニューラルネットワークの計算とは無関係です。
ベイズの定理
ベイズの定理は確率論の定理であり、誤差逆伝播法の直接の根拠ではありません。
テイラー展開
テイラー展開は、複雑な関数を多項式で近似する手法であり、微分値を伝播させるための計算方法とは異なります。