ネットワークを訓練するには、各重みをどのように調整するかを知る必要があります。バックプロパゲーションはそれを計算する手法です。微積分学の連鎖律を適用して、出力層からネットワーク全体に誤差を逆方向に伝播させ、その過程で各重みに勾配を割り当てます。
このアルゴリズムは2つのパスで動作します。順方向パスでは予測値と損失を計算し、逆方向パスでは各パラメータに関する勾配を計算します。その後、確率的勾配降下法のような最適化アルゴリズムが、損失を最小化する方向に重みを更新します。
重要なステップ
- すべての層を順方向に通過させる
- 目標値に対する損失を計算する
- チェーンルールを適用したバックパス
- 勾配を使用して重みを更新する
この技術は1980年代に普及し、より高速なハードウェアと優れた活性化関数と組み合わせることで、深層学習を実用的なものにした。この技術がなければ、多層ネットワークの学習には、重み空間における膨大な探索が必要となるだろう。
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