解説

バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）は、ニューラルネットワークの学習で用いられる手法で、出力された結果と正解との誤差を出力側から入力側へ逆向きに伝え、各ノード（ニューロン）の重みを調整して誤差を小さくしていきます。重みの調整を繰り返すことで、ネットワークの予測精度を高めます。アがこの説明に当たり、正解はアです。

なぜ他の選択肢は違うのか

選択肢 イ

重みを調整して最適な活性化関数を選択する、というのは誤りです。バックプロパゲーションが調整するのは重みであり、活性化関数を選ぶ手法ではありません。

選択肢 ウ

ノードの数を変更して誤差を小さくする、というのは誤りです。バックプロパゲーションはノード数ではなく重みを調整します。

選択肢 エ

ノードの数を変更して処理速度を高める、というのは誤りです。バックプロパゲーションは誤差を小さくする学習手法で、ノード数の変更で速度を上げるものではありません。

解くときのポイント

バックプロパゲーション＝『誤差を逆向きに伝えて重みを調整する』学習法、と覚えます。調整するのはノード数ではなく『重み』である点がポイントです。