AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第2回 問53・ディープラーニングの概要（誤差逆伝播法）

勾配消失の原因

1. A

   学習率が大きすぎるため、勾配が0になる。

2. B

   誤差逆伝播で、1より小さい値（シグモイド関数の微分など）が層の数だけ掛け合わされ、入力に近い層ほど勾配が小さくなる。

3. C

   学習データが多すぎるため、勾配が0になる。

4. D

   出力層の活性化関数を使わないため、勾配が0になる。

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正解：B

勾配消失は、1より小さい微分が層の数だけ掛け合わされて起こる。

勾配消失：シグモイドの微分は最大0.25なので、層を重ねるほど勾配が小さくなる。ReLUは正の側で微分が1。

• A

  誤り。学習率が大きすぎると、むしろ学習が発散しやすくなる。

• B

  正しい。ReLU の利用、重みの初期化の工夫、残差接続、正規化などが対策になる。

• C

  誤り。データの量が多いことは勾配消失の原因ではない。

• D

  誤り。主な原因は、中間層の活性化関数の微分が小さいこと。

学習のポイント：勾配消失の対策（ReLU、He の初期値、残差接続、バッチ正規化）を押さえる。

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