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誤差逆伝播 (Backpropagation)の定義
誤差逆伝播とは、ニューラルネットワークの出力誤差を逆方向にたどりながら各層の重みの勾配を計算し、学習を進めるアルゴリズムのこと。
誤差逆伝播 (Backpropagation)とは（詳しく解説）
誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの出力層で求めた誤差を連鎖律に基づいて入力側へ逆向きに伝え、各層の重みに対する勾配を効率的に計算する学習アルゴリズムであり、1980年代以降ディープラーニングの標準的な最適化基盤として広く採用されている。現場でこの計算式を手書きすることはほとんどなく、PyTorchやTensorFlowのautograd機能が自動微分として実装を肩代わりしている。ただし2026年時点でも、層が深くなるほど勾配が消失・爆発しやすい問題は残り、学習が進まない・損失がNaNになるといったつまずきは実運用で起こりやすいとされる。また大規模モデルをゼロから逆伝播で学習させる場合はGPUコストが膨大になるため、多くの現場ではLoRAなどパラメータ効率的fine-tuningで逆伝播の対象範囲を絞り、コストを抑える選び方が広く採用されている。
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出典: AI PICKS AI用語辞典「誤差逆伝播 (Backpropagation)とは」 https://aipicks.jp/glossary/backpropagation
誤差逆伝播 (Backpropagation)の使用例
- 深い層のモデルで学習が停滞した際、活性化関数をReLUに変えて勾配消失を緩和する。
- LoRAでは全パラメータでなく追加した低ランク行列のみ逆伝播で更新し学習コストを抑える。
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