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活性化関数
一言でいうと
活性化関数とは、ニューラルネットワークで、入力を重み付けして足し合わせた値などから、次へ渡す出力を決める関数。
ポイント
- ReLUやシグモイド関数などが使われる。
- 非線形な関数を組み合わせることで、複雑な入力と出力の関係を表現できる。
まちがえやすいポイント
- 損失関数は予測と正解のずれなどを測る。活性化関数は各ユニットの出力を決める。
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更新日:2026-09-07 · 編集・確認:kakoloop · 編集方針