事前学習の提案
2006年ごろにジェフリー・ヒントンらが提案し、深いネットワークを学習しやすくした工夫として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
ネットワークの層の数を減らして、浅いネットワークだけを使う。
- B
学習データを使わずに、重みをすべて0から始める。
- C
活性化関数を使わないようにする。
- D
オートエンコーダ(制限付きボルツマンマシン)などを使って、1層ずつ順に事前学習してから、全体を学習する。
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正解:D
ヒントンらは、1層ずつ事前学習してから全体を学習する方法で、深いネットワークを学習しやすくした。

- A
誤り。深いネットワークを学習するための工夫が求められていた。
- B
誤り。重みがすべて同じだと、うまく学習できない。
- C
誤り。活性化関数がないと、層を重ねても線形な変換しかできない。
- D
正しい。深いネットワークでも学習が進むようになり、ディープラーニングが注目されるきっかけになった。現在は ReLU や初期化の工夫などで、事前学習なしで学習することが多い。
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