基礎理論
ITパスポート試験「情報に関する理論」の問題
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（Back Propagation）は、ニューラルネットワークにおいて予測出力と正解の差分（誤差）を勾配降下法で逆方向に伝播させ、各層の結合重みを微調整することで誤差を漸進的に縮小させる最適化手法である。重みの更新のみが操作対象であり、ネットワーク構造（ノード数）は変化しない。
?選択肢ごとの解説
ア ○バックプロパゲーション（Back Propagation）は、ニューラルネットワークにおいて予測出力と正解の差分（誤差）を勾配降下法で逆方向に伝播させ、各層の結合重みを微調整することで誤差を漸進的に縮小させる最適化手法である。重みの更新のみが操作対象であり、ネットワーク構造（ノード数）は変化しない。
イ ×活性化関数（ReLU・Sigmoid・Tanhなど）はネットワーク設計時に固定されるハイパーパラメータであり、バックプロパゲーションの過程で選択・変更されること…
ウ ×ノード数の変更はネットワーク構造の再設計に相当し、バックプロパゲーションでは行わない。ノード数の動的変更はニューラルアーキテクチャサーチ（NAS）などの別技術の…
エ ×バックプロパゲーションの目的は誤差の最小化であり、処理速度の向上ではない。処理速度はハードウェア最適化やモデルの量子化・プルーニングなど別手法で対処する。
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