誤差逆伝播 (Backpropagation)
読み: ごさぎゃくでんぱん
最終更新: 2026-07-24・AI PICKS編集部
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。
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。
誤差逆伝播 (Backpropagation)に関連するAIツール
関連用語
「インフラ・学習」の他の用語
既存の AI モデルを 自社データで追加学習させて 専門特化させる方法。
データから法則を自動学習させる AI 技術の総称。 ディープラーニングや LLM もここに含まれる。
ニューラルネットワークを多層化した機械学習手法。 LLM / 画像認識 / 音声認識 の基盤技術。
Self-Attention 機構を中核とするニューラルネット構造。 LLM / 画像 / 音声 すべての基盤。
入力系列のどこに注目すべきかを 動的に重み付けする仕組み。 Transformer の中核。
LoRAとは、大規模モデルの重みを凍結したまま低ランク行列ペアを追加挿入することで、全パラメータの1%以下の計算コストで特定ドメインへの適応を実現するファインチューニング手法のこと。
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