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。

正解と解説

正解：ア 各ノードの重みを調整して、誤差を小さくする。

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側から入力側へ遡って伝え、各ノード間の結合の重みをどれだけ変えれば誤差が減るかを求めて更新する手法である。この更新を繰り返すことでネットワークの出力が正解に近づく。調整の対象は重みであり、ノードの数や構造ではない。

選択肢ごとの解説

• ア重みを調整して誤差を小さくするという説明で、これが正解。
• イ活性化関数の選択は設計時に決めるもので、学習で選ばれるものではない。
• ウノード数の変更は構造の設計であり、学習アルゴリズムの動作ではない。
• エ処理速度の向上を目的とした操作ではない。

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