ITパスポート試験 令和5年度 公開問題 問91

【正解】エ

活性化関数は、一つ一つのニューロンが受け取った値を変換し、次のニューロンへ出力する値を決める関数です。一般に、前の層からの入力に重みを掛けて合計し、バイアスを加えた値に活性化関数を適用します。式で表すと、出力＝f（入力の重み付き合計＋バイアス）となります。この処理によって非線形な関係を表現でき、画像認識などの複雑な問題を学習できるようになるため、エが正解です。

アの、結果の信頼度を出力するという説明は誤りです。これは分類結果を確率に変換する処理や、モデルの予測結果を評価する処理の説明に近く、活性化関数全般の役割ではありません。

イの、中間層に必要なニューロン数を出力するという説明は誤りです。中間層のニューロン数は、設計者が検証を重ねて決めるハイパーパラメータです。

ウの、接続構成から最適なニューロン数を出力するという説明は誤りです。これはニューラルネットワークの構造設計や最適化に関する内容であり、活性化関数の機能ではありません。

【ポイント】 代表的な活性化関数には、ステップ関数、シグモイド関数、ReLUなどがあります。 活性化関数は、ニューロンの出力を決め、ネットワークに非線形性を与えるものだと覚えます。