問題 No.1640
出力範囲が-1から1の間であり、シグモイド関数と比較して勾配消失問題が緩和される、ニューラルネットワークの活性化関数は何ですか？
【正解の解説】
tanh関数
原点対称な特性を持ち、平均値が0に近い出力となるため学習が安定しやすい性質があります。
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【その他の選択肢の解説】
ReLU関数
計算効率が高く、勾配消失問題が起きにくいという特徴がありますが、出力範囲は0以上となります。
Sigmoid関数
飽和領域では勾配が0に近づくため、深いネットワークでは勾配消失の問題が発生しやすいです。
Softmax関数
出力の総和が1になるように変換する関数で、カテゴリ分類において重要な役割を果たします。