活性化関数

問題

tanh関数に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

1. A. 出力は-1から1の範囲を取る
2. B. シグモイド関数と同様に、入力が大きすぎたり小さすぎたりすると勾配が小さくなりやすい
3. C. ニューラルネットワークの活性化関数として使われることがある
4. D. 多クラス分類の出力を合計1の確率分布にするためだけの関数である

解説（正解: D）

正解はD。tanh関数は出力が-1から1の範囲になる活性化関数であり、ニューラルネットワークで使われることがある。一方、多クラス分類の出力を合計1の確率分布にする関数はソフトマックス関数である。tanhやシグモイドは入力が大きい領域で勾配が小さくなりやすく、勾配消失問題と関連して理解する。