誤差逆伝播法

ごさぎゃくでんぱほう

Backpropagation

ディープラーニングにおいて広く使用されている

ネットワークの出力と目標値との間の誤差を最小化するために、ネットワークの重みを調整する方法を提供する

基本原理

1. 順伝播 (Forward Propagation)

入力データをネットワークに通し、各層を経て出力を得る

各ニューロンの出力は活性化関数を通じて計算される

2. 誤差の計算

出力と目標値（教師データ）との差を計算し、損失関数を用いて誤差を求めます。

3. 逆伝播 (Backward Propagation)

出力層から始めて、各層の誤差を逆方向に伝播させる

各層の重みの勾配（偏微分値）を計算

4. 重みの更新

勾配降下法を用いて、重みを更新

重みを誤差の勾配の逆方向に調整