生成AIパスポート 用語集ディープラーニングとニューラルネットワーク
誤差とはごさ
誤差の意味
誤差とは、ニューラルネットワークなどのモデルが出力した答えと、本来の正解データとの間にある差のことです。たとえばバナナの画像を見せて「バナナ」と答えれば誤差はなく、「レモン」や「リンゴ」と答えれば誤差があることになります。学習では、この誤差が最小になるように重みを調整してモデルの性能を改善します。
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詳しい解説
試験のポイント
- 「出力データと正解データとの差」が定義
- 例：バナナの画像に「レモン」と答えたら誤差あり
- 重みの調整で誤差を最小化すると性能が改善する
誤差の確認問題（○×）
誤差とは、モデルの出力データと正解データとの差のことである。
答えと解説を見る
答え：○
重みを調整して誤差を最小化することで、モデルの性能が向上します。
誤差とあわせて覚えたい関連用語
- 重み重みとは、ニューラルネットワークで人工ニューロン同士のつながりの強さを表す数値のことで、人間の神経細胞におけるシナプスの大きさに相当します。
- 出力層出力層とは、ニューラルネットワークの最後に位置し、隠れ層で処理された情報をもとに最終的な結果を出す層のことです。
- 正解データ正解データとは、機械学習で入力データに対応づけられる「正しい答え」のことで、教師データや正解ラベルとも呼ばれます。
- 損失関数損失関数とは、機械学習のモデルが出した答えと正解とのずれがどれくらい大きいかを、一つの数値で表すための計算式のことです。
- 勾配消失問題勾配消失問題とは、ニューラルネットワークの学習において、重みを修正するための手がかりとなる値（勾配）が、層をさかのぼって伝わるうちにどんどん…