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ディープラーニングの概要

勾配消失 | JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定）

勾配消失とは

層をさかのぼる勾配が非常に小さくなり、初期層が学習しにくくなる問題です。

学習のポイント

ディープラーニングの概要の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。

出題範囲との対応

JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。