バックプロパゲーションの役割｜ITパスポート 令和8年 公開問題 問82
出典：令和8年 公開問題 問82
分野：基礎理論（大分類） ／ 基礎理論（中分類）
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。
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まず押さえたいこと
バックプロパゲーションはニューラルネットワークの学習を実現する基本的なアルゴリズムで、誤差を逆方向に伝播させて重みを修正する仕組みです。
迷ったときの判断軸
ノードの数や活性化関数の選択はネットワーク構造の設計段階での決定事項であり、学習時には重みの調整が中心となることを押さえてください。
次の学習につなげるために
バックプロパゲーションの理解はディープラーニングの基礎であり、次に活性化関数の種類やネットワークの構造設計との関係を学ぶと良いでしょう。
バックプロパゲーションは、ニューラルネットワークの学習手法の一つであり、誤差逆伝播法とも呼ばれます。この手法は、出力と目標との誤差を計算し、その誤差をネットワーク内の各ノードの重みに逆方向に伝播することで、重みを調整して誤差を縮小する仕組みです。
設問の条件にある通り、バックプロパゲーションはノードの数を変更するのではなく、あくまで既存のノード間の重みを調整して学習を進めます。活性化関数の選択やノード数の変更は別の設計段階の作業です。
したがって、アが適切です。
❌他選択肢が誤りの理由
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。
⇒活性化関数は設計時に決定し、学習時に重み調整で選択するものではありません。
ウ：ノードの数を変更して，誤差を小さくする。
⇒ノード数の変更は構造設計の問題であり、バックプロパゲーションで行う処理ではありません。
エ：ノードの数を変更して，処理速度を高める。
⇒これも設計上の問題であり、バックプロパゲーションの役割ではありません。