問題 No.653
ネットワークの重みパラメータを効率よく最適化するために出力層での予測誤差を微分を用いて入力層側へと順番に伝達し各パラメータの勾配を連鎖律を用いて計算するアルゴリズムはどれか。
【正解の解説】
誤差逆伝播法
ネットワークの出力から逆向きに誤差を伝え、どの重みをどれだけ修正すればよいかを計算する手法です。ニューラルネットワーク学習の心臓部といえます。
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【その他の選択肢の解説】
モンテカルロ法
乱数を使ったシミュレーションにより確率的な解を求める手法です。強化学習の探索などでよく用いられます。
最小二乗法
誤差の二乗の合計が最小になるように直線を引く手法です。統計学の回帰分析などでは使われますが、複雑なニューラルネットワークの学習には向きません。
最急降下法
山の頂上から一番低い谷底へ向かって、少しずつ傾斜を下りながら最適な解を探す手法です。全体の一部を見ながら進むため効率的です。