問題本文
AIに利用されるニューラルネットワークにおける活性化関数に関する記述として,適切なものはどれか。
選択肢
- ア.ニューラルネットワークから得られた結果を基に計算し,結果の信頼度を出力する。
- イ.入力層と出力層のニューロンの数を基に計算し,中間層に必要なニューロンの数を出力する。
- ウ.ニューロンの接続構成を基に計算し,最適なニューロンの数を出力する。
- エ.一つのニューロンにおいて,入力された値を基に計算し,次のニューロンに渡す値を出力する。
正解
エ. 一つのニューロンにおいて,入力された値を基に計算し,次のニューロンに渡す値を出力する。
解説
活性化関数 (Activation Function) はニューラルネットワーク内で各ニューロンが受け取った入力値を変換し次層のニューロンへ渡す値を決める関数.
選択肢ごとの解説
- ア.誤り. 結果の信頼度出力は活性化関数の役割でなく別の評価指標.
- イ.誤り. 中間層ニューロン数の決定は設計時の話で活性化関数でない.
- ウ.誤り. 最適ニューロン数の出力は構造設計で活性化関数でない.
- エ.正しい. 入力値から次ニューロンへの出力値を計算するのが本来の役割.
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