問題 No.415
バッチ正規化（Batch Normalization）が「学習率」を高く設定することを可能にする物理的な理由として、適切なものはどれか。
【正解の解説】
各層の活性化関数の入力分布を一定に保ち、パラメータ更新の振れ幅を抑えるため
正解です。バッチ正規化は層の中に入るデータの分布を整えることで、パラメータの変化によって学習が不安定になるのを防ぎます。これにより、より大きなステップ（高い学習率）で学習を進めても失敗しにくくなります。
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【その他の選択肢の解説】
学習率を自動的に計算し、最適な値へと収束させるため
誤りです。バッチ正規化は入力分布を調整するものであり、学習率そのものを自動で決定する最適化アルゴリズムではありません。
中間層のニューロン数を減らすことで、計算負荷を下げているため
誤りです。ニューロンの数を減らすことではなく、データ分布の調整による効率化が特徴です。
全ての重みを一定の値に制限し、計算ミスを防ぐため
誤りです。重みを一定にするのではなく、あくまで層への入力データ（中間出力）のバランスを整えるものです。