問題 No.950
オートエンコーダの学習において、入力データを一度低次元の潜在空間へ圧縮（符号化）し、それを再度元のデータへと復元（復号）する際、中間層の次元をあえて入力よりも小さくする目的は「【 】」である。
【正解の解説】
入力データの重要な特徴量を抽出し、本質的な構造を抽出させる
あえて狭い通り道を作ることで、入力データの本質的な特徴や骨子だけを選りすぐって記憶せざるを得なくなり、情報の圧縮と重要な特徴の抽出が行われます。
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【その他の選択肢の解説】
データの転送量を増やして学習負荷を上げる
中間層の次元を小さくするのは、逆にデータの量を減らして情報を圧縮するためであり、負荷を上げるためではありません。
データのノイズをすべて除去してゼロにする
ノイズを除去する役割を持つオートエンコーダ（ノイズ除去オートエンコーダ）もありますが、次元を小さくすることの第一目的は特徴の抽出です。
分類ラベルを正確に予測させる
オートエンコーダは、正解ラベルを必要としない「教師なし学習」の代表例であり、分類タスクを直接目的とするものではありません。