誤差逆伝播法とは？意味をわかりやすく簡単に解説

誤差逆伝播法とは

誤差逆伝播法の仕組み

「誤差逆伝播法の仕組み」に関して、以下を解説していきます。

• 勾配降下法との関係
• 連鎖律（chain rule）

勾配降下法との関係

勾配降下法は、誤差逆伝播法において重要な役割を果たします。ニューラルネットワークの学習では、誤差関数を最小化するために、勾配降下法を用いてネットワークの重みを調整する必要があるからです。

誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの各層における誤差関数の勾配を効率的に計算する方法を提供します。この勾配情報を用いて、勾配降下法はネットワークの重みを更新し、誤差を減少させることを目指します。

連鎖律（chain rule）

連鎖律は、誤差逆伝播法の数学的な基礎となる重要な概念です。複雑な関数の微分を、より単純な関数の微分の積として表現することを可能にし、多層のニューラルネットワークにおける勾配の計算を効率化します。

具体的には、ネットワークの出力層から入力層に向かって、各層の誤差勾配を順に計算します。連鎖律を用いることで、各層の勾配は、その層の活性化関数の微分と、後続の層から伝播される誤差勾配の積として計算できます。