テクノロジ系 / 基礎理論
バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）
バックプロパゲーションは、ニューラルネットワークの出力誤差を後ろから前へ伝えて重みを調整する学習方法です。
もう少し詳しく
モデルの出力と正解の差を計算し、その誤差が各層の重みにどれだけ影響したかを逆向きにたどって更新します。多層パーセプトロンなどのニューラルネットワークを学習させる基本的な仕組みです。勾配降下法や活性化関数、勾配消失問題と関連して問われます。
試験での見方
例：画像分類で誤った出力をしたとき、誤差を各層に戻して重みを少しずつ修正します。
「出力側の誤差を入力側へ逆向きに伝える」「重みを調整する」という説明なら誤差逆伝播法です。