深層学習定義
逆伝播（バックプロパゲーション）アルゴリズムの基本的な目的は何か？
A.モデルの予測精度を評価し、テストセットで検証する
✗ これはモデル評価の工程です。逆伝播は学習フェーズで使用されます。
B.ニューラルネットワークの各層における重みとバイアスの勾配を計算し、損失関数を最小化する← 正解
✓ 正解です。逆伝播は連鎖律を用いて損失関数から各パラメータまでの勾配を計算し、勾配降下法で最適化します。
C.訓練データから特徴量を自動的に抽出し、次元削減を行う
✗ これは教師なし学習や特徴抽出の役割です。逆伝播の目的ではありません。
D.複数のモデルを並列に実行し、最良の予測結果を選択する
✗ これはアンサンブル学習の手法です。逆伝播は単一モデルの最適化です。
この問題のポイント
逆伝播は連鎖律を用いて損失関数から各パラメータまでの勾配を計算し、勾配降下法で最適化します。
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