backprogationについて
誤差逆伝播法とは
誤差逆伝播法（バックプロパゲーション、Backpropagation）は、ニューラルネットワークの学習において最も重要なアルゴリズムのひとつです。ネットワークの重みを更新するために、誤差を効率的に伝播させて学習を進めます。この方法は、誤差を出力層から入力層へ逆方向に伝播させることで、ネットワーク全体のパラメータを調整する仕組みです。
主な仕組み：
順伝播:
入力層から出力層へ情報を伝え、予測結果を得ます。
出力結果と正解ラベル（教師データ）を比較し、損失関数（誤差）を計算します。
誤差の計算:
損失関数を基に、出力層での誤差を計算します。
逆伝播:
誤差を逆方向に伝播させ、各層の重みとバイアスに対する勾配を計算します。
勾配はチェーンルール（連鎖律）を用いて、各層で効率的に求められます。
重みの更新:
勾配降下法（Gradient Descent）を用いて、ネットワークの重みを誤差が減少する方向に更新します。
更新式は以下のようになります： $$ w \leftarrow w - \eta \cdot \frac{\partial \text{Loss}}{\partial w} $$
η\eta は学習率で、調整の速さを制御します。
メリット:
誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの効率的な学習を可能にし、複雑な問題を解くためのモデル構築を支えています。
2025年4月24日 | カテゴリー：基礎知識/物理学、統計学、有機化学、数学、英語 |
