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

出力層とはしゅつりょくそう

答え：○。学習では、この誤差を最小にするように重みを調整していきます。

英語Output Layer分野ディープラーニングとニューラルネットワーク出題重要度★★☆公式テキスト公式テキスト第1章「AIが画像を認識する仕組み」

解説：村井宗明（GUGA協議員・元文部科学大臣政務官・AIエンジニア）｜公開 2026年10月8日｜更新 2026年10月8日

出力層の意味

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。画像認識であれば「バナナ」「リンゴ」などの判定結果がここから出てきます。出力層の結果と正解データとの差が誤差であり、学習ではこの誤差を小さくするように重みを調整します。

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入力層で受け取ったデータは、隠れ層で何段階にもわたって変換され、最後に出力層で答えの形にまとめられます。分類問題なら「それぞれのカテゴリである可能性」を、数値の予測なら予測値を出力するのが一般的です。

出力層の答えは、学習の出発点でもあります。たとえばバナナの画像を入れて「バナナ」と出れば誤差はありませんが、「レモン」と出れば誤差があります。この誤差の情報をもとに、ネットワーク全体の重みが少しずつ修正されていきます。

出力層が出した結果と正解データとの差を「誤差」という。

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答え：○

学習では、この誤差を最小にするように重みを調整していきます。