読み方: ばっくぷろぱげーしょん
1行定義
ニューラルネットワークの出力の誤差を、出力側から入力側へ逆向きに伝え、各結合の重みを調整して学習する手法
詳細解説
バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）は、ニューラルネットワークを学習させる代表的な手法です。まず、入力データを入力側から出力側へ順に計算して予測を出し、その予測と正解との差（誤差）を求めます。次に、その誤差を出力側から入力側へ向けて逆向きに伝えながら、各層の結合の強さ（重み）が誤差にどれだけ影響したかを計算し、誤差が小さくなる方向に重みを少しずつ更新します。これを大量のデータで繰り返すことで、ネットワークの予測精度が高まります。層の数が多いディープラーニングを実際に学習させるうえで、基礎となる考え方です。名前の「逆伝播」は、予測の計算（順伝播）とは逆向きに誤差を伝えることを表します。誤差を逆向きに伝える計算では活性化関数の微分（傾き）を使うため、活性化関数の性質も学習のしやすさに影響します。シラバスでは「基礎理論」の「AIの技術」の用語例として、活性化関数や過学習などと並んで示されています。
ITパスポートでの出題ポイント
- 誤差を出力側から入力側へ逆向きに伝え、重みを更新する学習の手法だと説明できるようにする
- 予測の計算（入力から出力への順伝播）との向きの違いを区別できるようにする
- ディープラーニングの学習を支える基本的な考え方として理解する
関連用語
「バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）」の過去問を解いて理解を定着
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シラバス 6.5 準拠 / 最終更新: 2026-10-07