問題 No.933
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各層の重みに配分し更新する手法である誤差逆伝播法の本質は「【 】」ことである。
【正解の解説】
連鎖律を用いて合成関数の微分を効率的に計算する
ニューラルネットワークは複雑な関数の重なりですが、連鎖律を使うことで、後ろから順番に効率よく「どの重みをどれくらい変えるべきか」という情報を計算していきます。
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【その他の選択肢の解説】
各層を個別に独立して学習させる
各層が勝手に学習するのではなく、出力層で分かった「答えとのズレ」を後ろから前へと順番に逆戻りさせ、協力して修正するのが誤差逆伝播法です。
未知のデータに対する予測確率を事前に計算する
予測確率の事前計算はモデルの推論機能であり、誤差逆伝播法はあくまで「学習」するための仕組みです。
データを小さなバッチに分割して逐次計算する
データを小さく分けるのは「ミニバッチ学習」の考え方であり、誤差逆伝播法は誤差を伝播させる仕組みそのものを指します。