勾配消失問題
こうばいしょうしつもんだい
深層ニューラルネットワークを学習する際，誤差逆伝播法で計算される勾配が層を遡るにつれて非常に小さくなり（ほぼゼロになり），学習が進まなくなる問題のこと．（実験医学2025年1月号より）
生命科学研究におけるマルチモーダルデータの活用実験医学2025年1月号解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
本コンテンツは，2018年まで更新されていた同名コンテンツを元に，新規追加・再編集したものです
こうばいしょうしつもんだい
深層ニューラルネットワークを学習する際，誤差逆伝播法で計算される勾配が層を遡るにつれて非常に小さくなり（ほぼゼロになり），学習が進まなくなる問題のこと．（実験医学2025年1月号より）
生命科学研究におけるマルチモーダルデータの活用実験医学2025年1月号解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
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