バックワードパス（Backward Pass）
バックワードパス（Backward Pass）とは、ニューラルネットワークの学習過程において、出力層から入力層に向けて誤差を逆伝播させ、ネットワーク内の重みを更新するプロセスを指します。フォワードパスによって計算された出力と正解データとの誤差を計算し、その誤差を各層に遡って伝え、各層の重みを調整します。この誤差の逆伝播を通じて、ニューラルネットワークは学習を行い、より正確な予測ができるようになります。
バックワードパス（Backward Pass）のアルゴリズムとしては、「バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）」が広く使われており、各ニューロンの重みが勾配に基づいて微調整されることで、ネットワーク全体がより良い予測を行えるように改善されます。フォワードパスとバックワードパス（Backward Pass）を繰り返すことで、ニューラルネットワークの学習が進みます。
バックワードパス（Backward Pass）関連用語
バックワードパス（Backward Pass）に関連する単語は以下の通りです。
- フォワードパス（Forward Pass）
- バックプロパゲーション（Backpropagation）
- 勾配降下法（Gradient Descent）
- 重み更新（Weight Update）
バックワードパス（Backward Pass）やさしい解説
バックワードパス（Backward Pass）とは、AIが「どう間違えたか」を学習するステップです。最初にAIはフォワードパスで答えを出しますが、その答えが正解からどれくらいズレているかを計算します。バックワードパス（Backward Pass）では、そのズレを逆向きにネットワークに伝えながら、各部分の計算方法（重み）を少しずつ修正していきます。
たとえば、AIが「5」の数字を「3」と間違えた場合、その間違いをネットワークの奥にある層までさかのぼって伝えて、次にもっと正確に答えを出せるように学習します。これを何度も繰り返すことで、AIが少しずつ賢くなっていく仕組みです。
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