2値分類の出力層
ニューラルネットワークで2値分類を行うとき、出力層でよく使われる活性化関数として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
ReLU関数
- B
恒等関数
- C
tanh関数
- D
シグモイド関数
正解と解説を見る
正解：D
2値分類の出力層ではシグモイド関数を使い、出力を確率として扱う。
| 問題 | 出力層の活性化関数 | 誤差関数 |
|---|---|---|
| 2値分類 | シグモイド関数 | 二値交差エントロピー |
| 多クラス分類 | ソフトマックス関数 | 交差エントロピー |
| 回帰 | 恒等関数（そのまま出力） | 2乗誤差（MSE） |
- A
誤り。主に中間層で使う関数で、出力が0から1に収まらない。
- B
誤り。主に回帰の出力層で使う。
- C
誤り。出力が−1から1になるため、そのままでは確率として扱えない。
- D
正しい。出力を0から1の値にして、陽性である確率として扱える。誤差関数にはバイナリ交差エントロピーを使うことが多い。
このサイトの問題は、各試験の公開されているシラバスに沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。日本ディープラーニング協会（JDLA）・一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）の公式サービスではありません。