連鎖律

連鎖律 (Chain Rule) とは、合成関数の微分に関する数学のルールです。ニューラルネットワークにおいては、出力層から入力層へ誤差を伝える際、微分の掛け合わせを連鎖的に行うことで、効率的に勾配を求めるために利用されます。

このルールは誤差逆伝播法の核心を成しています。各層の重みを更新するためには、全体の出力に対する各重みの影響度（勾配）が必要ですが、連鎖律を用いることで、複雑なネットワークであっても各層の重みを個別に計算できます。

G検定では、誤差逆伝播法の計算根拠として問われます。微分の値が小さい場合、連鎖律による掛け合わせによって勾配がゼロに近づき学習が進まなくなる、勾配消失問題の原因とも関係するため、セットで理解しておく必要があります。