78AM31｜第78回 診療放射線技師国家試験 過去問

正答

5．バックプロパゲーション

問題のポイント

人工ニューラルネットワークでは、入力データが入力層から中間層を通り、最後に出力層で予測結果が得られます。

学習では、まず出力結果と正解データを比較し、誤差を求めます。
その誤差を出力層側から入力層側へ逆向きに伝えながら、各層の重みを調整します。

この方法をバックプロパゲーション、つまり誤差逆伝播法といいます。

なぜバックプロパゲーションが正しいか

ニューラルネットワークでは、各ニューロン間の結合に「重み」があります。
この重みによって、入力信号がどの程度次の層へ伝わるかが決まります。

学習の流れは次のようになります。

1．入力データをネットワークに入れる
2．出力層で予測結果を得る
3．予測結果と正解との差、つまり誤差を計算する
4．誤差を出力層側から前の層へ順に伝える
5．各層の重みを少しずつ修正する

この「出力層側からたどって重みを調整する」方法がバックプロパゲーションです。

したがって、5．バックプロパゲーションが正しいです。

他の選択肢との区別

1．線形判別分析
誤りです。
線形判別分析は、データを分類するための統計的手法です。
クラス間の分離がよくなるような線形境界を求めますが、ニューラルネットワークの重みを出力層側から逆向きに調整する方法ではありません。

2．ランダムフォレスト
誤りです。
ランダムフォレストは、多数の決定木を組み合わせて分類や回帰を行う機械学習手法です。
ニューラルネットワークの誤差逆伝播とは別の方法です。

3．ロジスティック回帰
誤りです。
ロジスティック回帰は、二値分類などに用いられる統計的・機械学習モデルです。
出力を確率として表すことができますが、多層ニューラルネットワークの各層の重みを逆向きに更新する方法そのものではありません。

4．サポートベクターマシン
誤りです。
サポートベクターマシンは、クラスを分ける境界を最大マージンで決定する分類手法です。
ニューラルネットワークの重み調整法ではありません。

5．バックプロパゲーション
正しいです。
出力層で求めた誤差を入力層方向へ逆向きに伝え、各層の重みを更新する学習方法です。

覚えるポイント

人工ニューラルネットワークの学習では、

• 順伝播：入力層から出力層へ信号を流して予測する
• 誤差計算：予測値と正解値の差を求める
• 逆伝播：出力層から入力層方向へ誤差を伝える
• 重み更新：誤差が小さくなるように各層の重みを調整する

という流れになります。

「出力層側からたどって重みを調整する」ときたら、バックプロパゲーションと覚えます。

本問では、ニューラルネットワークの誤差逆伝播法を問うているため、正答は5です。