深層学習定義
ニューラルネットワークにおける「活性化関数」の主な役割は何か？
A.ネットワークの重みを更新し、学習速度を調整する
✗ これは最適化アルゴリズムの役割です。活性化関数は重み更新には直接関与しません。
B.ニューロンの出力を非線形に変換し、ネットワークの表現力を向上させる← 正解
✓ 正解です。活性化関数（ReLU、Sigmoid等）は非線形変換により、複雑なパターン学習を可能にします。
C.入力データを正規化し、学習の安定性を確保する
✗ これはバッチ正規化やデータ前処理の役割です。活性化関数の主要な目的ではありません。
D.勾配消失を防ぐために、層の深さに応じて自動的に調整される
✗ 活性化関数は層の深さに応じて自動調整されません。実装者が選択する固定の関数です。
この問題のポイント
活性化関数（ReLU、Sigmoid等）は非線形変換により、複雑なパターン学習を可能にします。
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