バックプロパゲーション

バックプロパゲーション は，出力と正解の誤差を出力層から入力層側へ伝播させ，各ノード間の重みを調整して誤差を小さくする学習方法です。 活性化関数を選択： 学習で重みを更新する処理そのものではありません。 ノード数を変更： ネットワーク構造の設計です。

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。

出典令和8年度 ITパスポート試験 公開問題 問82
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。