問題
ニューラルネットワークの重みに関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。
- A. 入力特徴量の影響度を調整するパラメータとして働く
- B. 学習によって更新されるパラメータである
- C. 誤差を小さくする方向に最適化される
- D. 学習率やバッチサイズと同じく、学習中に通常は勾配で直接更新されないハイパーパラメータである
ニューラルネットワークとディープラーニング
G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説（正解: D）
正解はD。ニューラルネットワークの重みは、学習によって更新されるモデルパラメータであり、勾配降下法などにより誤差を小さくする方向へ調整される。学習率やバッチサイズはハイパーパラメータであり、重みとは性質が異なる。パラメータとハイパーパラメータの区別は頻出の基本論点である。