重み

重みとは、ニューラルネットワークにおいて、入力信号の重要度を調整するパラメータのことです。各ニューロンの結合部に存在し、入力値に掛け合わされることで、その信号が次の層へどれだけ強く影響を与えるかを決定します。

機械学習における「学習」とは、この重みを最適化する作業に他なりません。誤差逆伝播法を用いて、ネットワークの出力と正解との差が小さくなるように、各結合の重みを繰り返し更新していきます。重みはニューラルネットワークの性能を決定づける最重要の変数です。

G検定では、バイアス（切片）とセットで問われます。入力値に重みを掛け合わせ、バイアスを加えた総和を活性化関数に通す、というニューロンの基本計算式において、重みが果たす役割を正しく理解しておく必要があります。