基礎理論｜令和8年度 ITパスポート試験 問82

• ✓ これが正解各ノードの重みを調整して，誤差を小さくする。
• 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。
• ノードの数を変更して，誤差を小さくする。
• ノードの数を変更して，処理速度を高める。

解説

重みを調整して、出力と正解の誤差を小さくしていきます。

ニューラルネットワークは、たくさんのノードが結び付いた構造で、結び付きの一つひとつに重みという値が付いています。入力を与えると、その重みに従って値が伝わり、出力が出ます。学習では、出た答えと正解との食い違いを誤差として求め、その誤差を出力の側から入力の側へ逆にたどりながら、どの重みをどれだけ動かせば誤差が小さくなるかを計算して調整します。この進め方がバックプロパゲーションです。各ノードの重みを調整して、誤差を小さくするという記述が、行われていることです。一度の調整で正しくなるわけではなく、たくさんのデータについて少しずつ動かすことを繰り返します。動かす幅が大きすぎると行き過ぎ、小さすぎると進まないので、その加減も設計の一部です。

ほかの選択肢はなぜ違うのか

• 重みを調整して最適な活性化関数を選ぶと述べています。活性化関数は、あらかじめ設計するときに決めておくものであって、学習の途中で重みの調整によって選ばれるものではありません。
• ノードの数を変えて誤差を小さくすると述べています。動かしているのは結び付きに付いた重みであって、ノードの数そのものは学習のたびに増減させるものではありません。
• ノードの数を変えて処理の速さを高めると述べています。学習が目指しているのは答えを正しくすることであり、速さを上げることが目的ではありません。速さを上げたいのであれば、計算の仕方や機材の側で手を打つことになります。

この問題に関係する言葉

• バックプロパゲーション
• ニューラルネットワーク
• 活性化関数

出典：令和8年度 ITパスポート試験 問82

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