G検定｜損失を減らす方向へ進む

ANSWER & EXPLANATION

正解：A

損失の勾配を使ってパラメータを更新する最適化手法です。損失は誤差の測り方、最適化はその損失を減らす手順です。

選択肢のポイント

• A正解です。損失の勾配を使ってパラメータを更新する最適化手法です。
• Bミニバッチ学習は学習データを小さな単位に分けて更新する方法です。この設問で求める働きとは異なります。
• C平均二乗誤差は予測値と正解の差の二乗を平均する損失です。この設問で求める働きとは異なります。
• D学習率は勾配に沿ったパラメータ更新の大きさを決める値です。この設問で求める働きとは異なります。

関連キーワード

• 勾配降下法
• 学習と最適化

参考にした公式情報：日本ディープラーニング協会 G検定の試験範囲（シラバス） / 確認日：2026年9月28日