問題 No.712
ニューラルネットワークにおいて、前層から受け取った信号の総和に対して、非線形な変換を加えることで、モデルが複雑な表現力を獲得するために不可欠な関数のことを何と呼ぶか。
【正解の解説】
活性化関数
信号の総和に対して非線形な変化を加え、AIが複雑なパターンを学習できるようにする役割を担う関数です。例えるなら、情報の伝達にメリハリをつけるスイッチのようなものです。
スポンサーリンク
【その他の選択肢の解説】
損失関数
モデルの予測値と正解との間の「ズレ」を計算し、どれだけ間違っているかを評価するための指標です。
最適化アルゴリズム
学習中にモデルのパラメータを少しずつ調整して、誤差を最小化するための計算手順やルールのことです。
回帰関数
入力値から連続的な数値（価格や気温など）を予測するために用いる関数の総称です。