問題
テクノロジ系
問82 ニューラルネットワークの学習に用いられるバックプロパゲーションで行われていることはどれか。
選択肢
- ア各ノードの重みを調整して，誤差を小さくする。
- イ各ノードの重みを調整して，最適な活性化関数を選択する。
- ウノードの数を変更して，誤差を小さくする。
- エノードの数を変更して，処理速度を高める。
解説
正解：ア
概要
この問題は，ニューラルネットワークの学習で使われるバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）の動作を問うものです。深層学習の基本的な学習メカニズムを正しく理解することがポイントです。
正解の理由
バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）は，ニューラルネットワークの出力と正解の差（誤差）を，出力層から入力層の方向に逆向きに伝播させながら，各ノード間の結合の重みを調整して誤差を小さくする学習アルゴリズムです。アが正解です。
各選択肢の解説
ア（〇）: 各ノードの重みを調整して誤差を小さくすることが，バックプロパゲーションの動作です。
イ（×）: バックプロパゲーションは活性化関数の選択を行うものではありません。活性化関数はネットワーク設計時に決定します。
ウ（×）: ノードの数の変更はネットワーク構造の変更（アーキテクチャ設計）であり，学習アルゴリズムの動作ではありません。
エ（×）: ノードの数の変更によって処理速度を高めることはバックプロパゲーションの動作ではありません。
ポイント
バックプロパゲーションは，勾配降下法とセットで使われます。誤差を最小化するために，勾配（誤差の各重みに対する偏微分値）を計算し，重みを更新します。この反復処理によりニューラルネットワークが学習します。