問題 No.748
ディープラーニングの学習において、出力層で計算された予測値と正解データの誤差を、微分を用いた連鎖律によって入力層に向かって伝播させることで、各層の重みを効率的に更新するアルゴリズムはどれか。
【正解の解説】
誤差逆伝播法
誤差逆伝播法は、予測値と正解の差（誤差）を後ろから前へと逆にたどり、各層の重みをどれくらい調整すべきかを計算して更新する手法です。
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【その他の選択肢の解説】
勾配降下法
勾配降下法は、誤差が最も小さくなるパラメータの方向を算出し、重みを少しずつ更新していく最適化の手法全般を指します。
順伝播
順伝播は、入力データがネットワーク内を前から後ろへと流れ、最終的な予測値が出力されるまでの過程のことです。
強化学習
強化学習は、AIが環境とのやり取りを通じて、報酬を最大化するように試行錯誤を繰り返しながら学習する手法です。