ニューラルネットワークとディープラーニング

問題

ニューラルネットワークにおける入力層、隠れ層、出力層に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

1. A. 入力層はデータを受け取り、隠れ層は特徴を変換し、出力層は予測結果を出す
2. B. 入力層は必ず正解ラベルだけを保存し、出力層は特徴量を削除する
3. C. 隠れ層は強化学習で報酬だけを計算する層である
4. D. 出力層は常に画像の画素値をそのまま返す層である

解説（正解: A）

正解はA。ニューラルネットワークでは、入力層が特徴量などの入力データを受け取り、隠れ層が重みや活性化関数を通じて表現を変換し、出力層が分類確率や回帰値などの予測結果を出す。隠れ層が多層化したものがディープラーニングの基本的な構造である。BからDは層の役割を誤っている。