概要
出力の誤差を出力層から入力層へ逆向きに伝え、各[[weight]]を効率的に更新する学習アルゴリズム。
詳しい解説
誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)は、の学習を支える中核アルゴリズムです。予測と正解の誤差(損失)を計算し、それを出力層から入力層へ向かって逆向きに伝えながら、各をどれだけ変えれば誤差が減るか(勾配)を求めます。求めた勾配をもとに(勾配降下法)で重みを少しずつ更新します。この仕組みのおかげで、層の深いネットワークも効率的に学習できます。
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具体例・活用シーン
学習の1ステップ
①順伝播で予測 → ②損失を計算 → ③逆伝播で勾配を計算 → ④重みを更新、というサイクルを大量に繰り返します。
関連用語
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