ディープラーニングの概要と手法
ニューラルネットワークの学習において誤差逆伝播法を用いる場合の一連の処理の順序として、最も適切なものはどれか。
- ✓入力データを順伝播させて出力を計算する → 損失関数で誤差を計算する → 出力層側から入力層側に向けて勾配を計算する(逆伝播) → 計算した勾配を用いてパラメータを更新する
- Bパラメータを更新する → 入力データを順伝播させる → 損失関数で誤差を計算する → 勾配を計算する
- C損失関数で誤差を計算する → パラメータを更新する → 入力データを順伝播させる → 勾配を計算する
- D勾配を計算する → 入力データを順伝播させる → 損失関数で誤差を計算する → パラメータを更新する
解説
誤差逆伝播法では、まず順伝播で出力を計算し、損失関数で誤差を求めたのち、出力層側から入力層側に向けて連鎖律により各パラメータに対する勾配を計算する。最後にこの勾配を用いてパラメータを更新する。
根拠シラバス項目: ディープラーニングの概要 - 誤差逆伝播法