問題 No.2532
ディープラーニングにおいて、バッチ正規化（Batch Normalization）など、ミニバッチ単位でデータのスケーリングを行い内部共変量シフトを抑制する層を総称して何と呼びますか？
【正解の解説】
正規化層
学校のテストで毎回採点基準の厳しさが変わると生徒が混乱するのと同じで、AIも前の層から送られてくるデータの基準が揺れると学習しづらくなります。正規化層は、データの物差しを一定に整える「お目付け役」として働き、学習をスムーズにします。
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【その他の選択肢の解説】
活性化層
データの値を整える正規化層と、データに「アクセル」や「ブレーキ」のような非線形な意思決定のメリハリをつける活性化層は、役割が全く異なります。ReLUやSigmoidなどが代表例であり、データの基準化を行う層とは混同しやすいので注意が必要です。
プーリング層
プーリング層は、画像全体を見渡して「要するにこういうことだよね」と縮小する役割を持ちます。データの統計量を調整して学習を安定させる正規化層とは目的が異なるため、レイヤーの役割分担をしっかり整理して覚えておきましょう。
結合層
結合層は特徴量を組み合わせて最終的な判断を下すためのものであり、ミニバッチごとのデータ分布の乱れを防ぐ正規化層とは働きが異なります。ネットワークの構造を決める配線部分と、データのコンディションを整える調整役を混同しないようにしましょう。