AI用語比較
ニューラルネットワークとその最適化手法である勾配降下法の関係について、最も正確に述べているのはどれか？
A.勾配降下法はニューラルネットワークの損失関数を最小化するためのパラメータ更新アルゴリズムである← 正解
✓ 正解です。勾配降下法はニューラルネットワークの重みとバイアスを反復的に更新し、訓練データに対する損失を最小化する標準的な最適化手法です。
B.ニューラルネットワークは勾配降下法がなくても訓練可能であり、勾配降下法は加速手段に過ぎない
✗ 誤りです。勾配降下法はニューラルネットワーク訓練の根本的なアルゴリズムであり、実用的な代替手段はほぼありません。
C.勾配降下法はニューラルネットワークの活性化関数を選択するプロセスである
✗ 誤りです。活性化関数の選択はニューラルネットワークのアーキテクチャ設計段階であり、勾配降下法の役割ではありません。
D.ニューラルネットワークはニューロン数が増えると勾配降下法の収束速度が必ず向上する
✗ 誤りです。ニューロン数の増加は勾配消失問題や計算負荷の増加を招き、収束速度が低下することがあります。
この問題のポイント
勾配降下法はニューラルネットワークの重みとバイアスを反復的に更新し、訓練データに対する損失を最小化する標準的な最適化手法です。
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