誤差逆伝播法とは

誤差逆伝播法とは、ニューラルネットワークを学習させるための代表的なアルゴリズムです。

AIが出した答えと正しい答えを比較し、その差（誤差）をもとに、ネットワーク内部の設定を少しずつ調整していきます。

これを繰り返すことで、AIの予測精度を高められます。

例えば、AIに犬と猫の画像を学習させる場合、犬の画像を猫と間違えたとします。

その誤差を分析し、「どこを修正すれば正しく判断できるか」を出力側から入力側へ順番に調整していきます。この仕組みによって、AIは学習を重ねながら賢くなっていきます。

ITパスポート試験では、「誤差を利用してニューラルネットワークの重みを調整する学習方法」である点を覚えておきましょう。

特に、「出力層から入力層へ向かって調整を行う」という流れが重要です。

ディープラーニングを支える基本技術としてよく出題されます。

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