貢献度分配問題(Credit assignment problem)
Credit assignment problemは、特に機械学習や神経科学の分野で見られる問題。この問題は、複雑なシステムやプロセスにおいて、どの部分や要素が最終的な成果や結果にどの程度寄与したかを決定することの難しさに関連している。
機械学習の文脈では、特に強化学習(Reinforcement Learning; RL)において顕著。エージェントが行う一連の行動が最終的な報酬や目標達成にどのように影響するかを理解し、評価することが困難となる。例えば、チェスや囲碁のようなゲームで、特定の一手が勝利にどの程度寄与したかを判定するのは非常に複雑である。
Naa_tsure.icon教師あり学習(Supervised Learning)で考えてみる
そのネットワークの出力が目的の値と大きく異なっていた場合、どこかしらのシナプス重みを調節してそのエラーを最小化したい。
”どのシナプス重みがどの程度そのエラーに貢献していたか”が分かれば、これに応じてシナプス重みを調整すれば良い
でもどうやってそんなことがわかるのか？という問題
例えば誤差逆伝播法(Back-Propagation)
初期の神経系を持つ動物における貢献度分配問題