逆伝播とは、人工知能の深層学習において出力の誤りを出発点とし、誤差をネットワークの逆向きに伝達させることで、パラメータを自動的に修正し学習精度を向上させる基本的なアルゴリズムです。
逆伝播とは
一言でいうと、AIが自身の予測ミスを学習し、賢くなるための「間違い直しの仕組み」のことです。
詳しく解説
逆伝播（バックプロパゲーション）は、ニューラルネットワークの学習において極めて重要な役割を果たします。順方向の計算によって得られた予測値と正解データの誤差を計算し、その誤差を微分の連鎖律（チェーンルール）を用いて出力層から入力層へ向かって逆向きに伝播させます。各重みやバイアスが誤差にどれだけ影響したかを算出し、最適化アルゴリズムを用いてパラメータを少しずつ更新することで、AI全体の精度を高めていきます。
具体例・使われ方
画像認識AIが「猫」の写真を「犬」と誤認識した際、その予測エラー（誤差）を逆伝播によってネットワークの奥深くへ送り戻します。これにより、特徴を捉える重みが調整され、次回からは正しく「猫」と識別できるようになります。
似た用語との違い
順伝播とは、入力データから出力に向かって情報を流すプロセスのことであり、逆伝播はその逆向きに誤差を流すプロセスであるため、セットで機能します。
注意点
逆伝播を深く重ねると、勾配消失問題が発生して学習が途中で止まってしまうことがあるため、適切な活性化関数や最適化手法を選ぶ注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月3日 11:01