活性化関数

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用語解説

活性化関数は、ニューラルネットワークで、重み付きの和を変換して出力を決める関数です。

■ 試験で押さえるポイント

  • ReLUは、0以下を0、正の値はそのまま出力し、隠れ層で広く使われます。

  • シグモイド関数は0~1の値を出力し、確率の出力に使います。

  • ソフトマックス関数は、複数のクラスの確率(合計1)を出力します。

■ 選択肢での判断ポイント

非線形の活性化関数がないと、層を重ねても一つの線形変換と同じになります。

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