誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）
意味・解説
ニューラルネットワークにおいて、出力結果の「間違い（誤差）」を後ろ（出力層）から前（入力層）へと伝え、各層の重みを効率的に更新する学習アルゴリズム。
出力値と正解値の差を損失関数（二乗誤差と交差エントロピー誤差）で計算し、その勾配（傾き）を逆方向に伝搬させることで、誤差が最小になるようにネットワーク内の「重み」と「偏見」を調整する。
くわしく
1.順伝播：
データを入れて答えを出す。
2.逆伝播：
『答えが3ズレていたのは、どのニューロンのせいか？』を後ろから順に犯人探し（影響度の計算）をします。
3.更新：
影響が大きかったニューロンの重みを少しずつ変えます。ポイントは、数百万、数億という膨大なパラメータを持つ深層学習（ディープラーニング）において、これがないと気の遠くなるような回数の試行錯誤が必要になり、現実的な時間で学習が終わらないからです。
例文
多層ニューラルネットワークにおいて、誤差逆伝播法を用いることで複雑な特徴量の学習が可能となった。
過去問での出題状況
直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、1回登場しています（出題された年度: 1年度）。
出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）
同義語: バックプロパゲーション
対義語: 順伝播 (Forward Propagation)
分類: 機械学習の学習アルゴリズム