誤差逆伝播法の基本原理に関する理解

問題

誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）の概要について、以下の記述のうち誤りを1つ選べ。

誤差逆伝播法（Backpropagation：バックプロパゲーション）は、ディープラーニングが複雑なネットワークのパラメータ（重みとバイアス）を自動的に学習するための心臓部となるアルゴリズムです。

モデルが出力した予測値と正解との「誤差（損失）」を計算し、その誤差を「出力層から入力層に向かって逆向き」に伝えていきます。

その際、数学の「連鎖律（チェーンルール）」を用いることで、各層の重みが誤差にどれくらい影響を与えたか（勾配）を効率よく計算し、重みを修正（最適化）します。

1. 誤差逆伝播法は出力層での誤差を入力層へ逆方向に伝えて重みを更新する。

正しい：順伝播（入力から出力へ）で予測を行い、誤差逆伝播（出力から入力へ逆戻り）で各パラメータの誤差に対する責任度合いを計算して重みを更新します。

2. 誤差逆伝播法は損失関数の微分（勾配）を用いて重みの更新量を計算する。

正しい：誤差関数を各重みパラメータで偏微分した値（勾配）を求め、勾配降下法などの最適化アルゴリズムを使って、誤差が小さくなる方向に重みを更新します。

3. 誤差逆伝播法は連鎖律を利用して勾配を効率的に計算する。

正しい：微分における「連鎖律（合成関数の微分公式）」を適用することで、何十層・何百層と連なる複雑なネットワークの勾配計算を、コンピュータで高速かつ効率的に処理できます。

4. 誤差逆伝播法は勾配を使わず、ランダムに重みを更新することで学習を進める。

誤り：ランダムに重みを更新するのではなく、連鎖律によって正確に計算された「勾配（傾き）」の方向に沿って、誤差が減るように計画的に重みを更新します。

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