問題 No.373
教師なし学習におけるディープラーニングの手法で、入力データを少ない次元の潜在変数に圧縮し、そこから元の入力データをできるだけ正確に復元するように学習するモデルがある。このプロセスにおいて、あえて中間の層のニューロン数を少なく絞る最大の目的は何か。
【正解の解説】
データに含まれるノイズや冗長な情報を削ぎ落とし、本質的な特徴量だけを抽出させるため
ボトルネックを作ることで、入力データの中から「本当に重要な本質的な特徴」だけを抜き出すことを強要します。これにより、データに含まれるノイズを無視する能力が養われます。
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【その他の選択肢の解説】
ネットワーク全体のパラメータ数を減らして学習速度を向上させるため
パラメータを減らすことは副次的なメリットですが、最大の目的は学習速度の向上ではありません。
複数の異なるモデルを並列に学習させるための分岐点を作るため
モデルを並列化するための分岐を作ることは自己符号化器の目的ではありません。
過去の時系列の情報を失わずに未来の層へそのまま伝播させるため
時系列情報の伝播は、リカレントニューラルネットワークなどの役割です。