問題 No.487
ニューラルネットワークの学習において、出力層で計算された誤差を、ネットワークの出力側から入力側へと逆方向に伝播させ、各層の重みを更新する手法はどれか。
【正解の解説】
バックプロパゲーション
誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)は、予測結果と正解の誤差を計算し、その誤差を後ろから前へと送り返すことで、各層の重みを正解に近づくように更新する手法です。
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【その他の選択肢の解説】
順伝播
順伝播は、入力データがネットワークの入り口から出口に向かって、各層の重みを通って計算されていくプロセスを指します。
畳み込み
畳み込みは、画像の特徴を抽出するために、特定のフィルタを画像上でスライドさせて計算を行う処理です。
アテンション
アテンションは、入力データの中でどこに注目すべきかを計算し、重要な情報に重みを置いて処理を行う仕組みです。