はじめに

G検定では、ディープラーニングや機械学習の基礎概念に関する問題が頻繁に出題される。
中でも、「ニューラルネットワークの学習目的」や「損失関数（ロス関数）」に関する設問は理解しておくべきテーマのひとつだ。

本記事では、実際の過去問を取り上げながら、「ニューラルネットワークにおける学習目的」について要点を整理していく。

Contents

問題：次の文に当てはまる言葉はどれか？

以下の文章を読み、(●)に最もよく当てはまる選択肢を選べ。

ニューラルネットワークの学習の目的は(●)関数の値を可能な限り最小にするパラメータを探索することである。

正解は「4. 損失」

ニューラルネットワークでは、入力データに対して出力を予測し、その結果と正解との「ズレ（誤差）」を数値化する必要がある。
この「誤差」を表すのが 損失関数（Loss Function） であり、モデルがどれだけ正解から外れているかを評価する役割を担う。

学習とは、この損失関数の値を最小にするように、ネットワークの重みやバイアスといったパラメータを更新していくプロセスだ。
つまり、「損失関数の値をできる限り小さくすること」が学習の目的になる。

G検定では、正解の知識だけでなく、なぜ他の選択肢が不正解なのかを明確にしておくことが重要だ。以下に各選択肢の違いを整理する。

選択肢	説明	誤っている理由
目的関数	一見、合っていそうに見えるが、「目的関数」はより広義の用語で、機械学習全般に使われる。ニューラルネットワークでは「損失関数」として具体的に定義されるため、ここでは不適切。
伝達関数	ニューロンの出力を次の層に伝える関数（主に活性化関数とセット）。学習目標とは無関係。
活性化関数	非線形性を導入し、モデルの表現力を高めるために使われる関数。損失を最小化する目的には直接関与しない。
損失関数	正解。学習において最小化すべき評価値。予測の誤差を表す。

試験では「損失関数」という言葉だけでなく、代表的な関数名についても出題される可能性がある。ここで簡単に整理しておこう。

損失関数は単なる試験用の用語ではない。
実際のAI開発でも、問題に適した損失関数を選ぶことがモデル性能に直結する。

例えば、以下のような使い分けが求められる。

G検定を通して基礎を押さえておくことで、実務でも「なぜこの損失関数なのか？」と論理的に選定できるようになる。

G検定では、ニューラルネットワークの学習目的に関する問題がよく出題される。
今回の過去問のように、「学習とは何を最小化することなのか？」という基本に立ち返ることが重要だ。

✅ ニューラルネットワークの学習目的は「損失関数の最小化」
✅ 「目的関数」や「活性化関数」など紛らわしい選択肢との違いを理解する
✅ 実務でも損失関数の選定はモデル精度に大きな影響を与える

G検定対策としても、機械学習の基礎理解としても、損失関数の役割はぜひ押さえておきたいポイントだ。