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積層オートエンコーダ

積層オートエンコーダとは、オートエンコーダを積み重ねることでニューラルネットワークの各層で抽象的な特徴表現を学習する手法です。

学習は一層ずつ行い、最後に全てを積み重ね、ファインチューニングにより微調整を行います。現在ではディープラーニングの性能が向上し、一層ずつ学習を行わず同時に全ての層を学習することが可能となったため積層オートエンコーダは殆ど用いられることはありません。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)~(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 積層オートエンコーダは、入力層に近い層から(ア)学習させ、それらを積み重ねて多層のネットワークを構成している。この方法は、それぞれの層を(イ)していると考えることができる。
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    積層オートエンコーダはオートエンコーダを積み重ねることにより、ディープニューラルネットワークを作ります。その特徴は、入力層に近い層から順番に学習させるという、逐次的な学習方法にあります。一般のニューラルネットワークのように一気にすべての層を学習するものとは異なります。オートエンコーダを順番に学習していく手順のことを事前学習(Pre-Training)と言います。 (参考: G検定公式テキスト 第2版 第5章 5-2 P165-166) (参考: G検定公式テキスト 第1版 P124-125)

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