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。…
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。
- 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。
正答 ア
正答は ア。各ノードの重みを調整して、誤差を小さくします。
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞のつながりを模した計算モデルで、入力層、中間層（隠れ層）、出力層のノードが重みで結ばれています。バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）は、出力と正解との誤差を、出力層から入力層の方向へ逆向きに伝え、誤差が小さくなるように各ノードの間の重みを少しずつ調整する学習の方法です。
【ほかの選択肢】
イ 重みを調整して、最適な活性化関数を選択する 誤り
→ 活性化関数は設計のときに決めるもので、
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バックプロパゲーションで選ぶものではない
ウ ノードの数を変更して、誤差を小さくする 誤り
エ ノードの数を変更して、処理速度を高める 誤り
→ ノードの数（ネットワークの構造）は学習の前に決める。
バックプロパゲーションで変えるのは重み
【関連する言葉】
ディープラーニング（深層学習） 中間層を何層にも重ねた
ニューラルネットワークで学習すること
活性化関数 ノードに入ってきた値から、次に伝える値を決める関数
出典：令和8年度 ITパスポート試験 公開問題 問82（独立行政法人情報処理推進機構）出典元ページ
最終更新日
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