はじめに
ディープラーニングの知識を問うG検定では、自然言語処理や系列データの扱い方に関する出題が数多く見られる。
中でも、リカレントニューラルネットワーク（RNN）に関する知識は要チェックだ。
今回はその中から、「教師強制（Teacher Forcing）」に関する過去問を取り上げ、選択肢のどこが正しく、どこが間違っているのかを徹底的に整理していく。
教師強制とは何か？
教師強制とは、RNNなどの系列モデルの学習時に用いられるテクニックのひとつ。
本来、系列モデルは「前の出力」を次の入力として使いながら予測を進めていく。
しかし学習時においては、正解ラベル（教師データ）を前の出力として強制的に使うことで、誤差の蓄積を防ぎ、学習を安定させる手法が採用される。これが教師強制の基本的な考え方だ。
実際の過去問
G検定では、次のような形で出題された。
RNNにおける、教師強制の説明として、最も不適切な選択肢を選べ。
選択肢
- 教師データがあることで学習の収束が早くなる可能性がある
- 訓練時に入力として、前の時間の正解値（目標値）を利用する
- 教師データが使えない状況では出力に誤差が生じる可能性がある
- LSTMのみで適用可能である
正解は「4. LSTMのみで適用可能である」
各選択肢の検討
選択肢をひとつずつ見ていこう。
| 選択肢 | 内容 | 正誤 | 解説 |
|---|---|---|---|
| 1 | 教師データがあることで学習の収束が早くなる可能性がある | 正しい | 教師強制により、誤った出力の連鎖を防げるため、学習が効率化することがある。 |
| 2 | 訓練時に入力として、前の時間の正解値（目標値）を利用する | 正しい | 教師強制の定義に合致する内容。まさにこれが教師強制そのもの。 |
| 3 | 教師データが使えない状況では出力に誤差が生じる可能性がある | 正しい | 実運用ではモデルの出力がそのまま次の入力になるため、誤差が伝播しやすくなる。 |
| 4 | LSTMのみで適用可能である | 誤り（正解） | 教師強制はRNNの一般的な学習手法であり、LSTMに限らず、GRUや単純RNNでも使用可能。 |
なぜ「LSTMのみで適用可能である」が不適切なのか？
LSTM（Long Short-Term Memory）は、RNNの発展型として知られているが、教師強制はRNN全般で使える訓練手法である。
LSTMだから教師強制が使える、というわけではなく、あくまで「訓練時の入力に教師データを用いる」という点がポイントだ。
GRUやVanilla RNNでも、教師強制は同様に適用可能であり、「LSTMにのみ適用可能」と限定するのは明らかに誤りといえる。
関連知識：教師強制と推論時のギャップ
教師強制は訓練時には有効だが、推論時（実運用）には使えないという欠点もある。
なぜなら、実際の入力には「正解」が存在しないため、モデル自身の出力を次の入力として使わなければならないからだ。
このような訓練時と推論時の違いによって発生する問題を「Exposure Bias（露出バイアス）」と呼ぶ。
これを解消するために、「Scheduled Sampling」などの手法も提案されている。
まとめ
G検定において、RNNやLSTMといった時系列モデルは頻出テーマとなっており、教師強制に関する理解は必須といえる。
✅ 教師強制は、訓練時に「前の正解データ」を入力に使う手法
✅ RNN全般に使える技術であり、LSTMだけに限定されない
✅ 正誤判定のポイントは、「選択肢の内容が本質的に教師強制の定義に反していないか」を見抜くこと
このような観点で過去問を丁寧に読み解いていくことで、G検定の理解は一段深まる。
単なる暗記ではなく、なぜそれが正しいのか、なぜ間違いなのかを意識して学習していこう。
コメント