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-恒等関数の定義と役割- ニューラルネットワークにおける恒等関数は、入力をそのまま出力する関数です。一見すると、この関数は無意味に思えますが、ニューラルネットワークのアーキテクチャと学習プロセスにおいて重要な役割を果たしています。 恒等関数は、ニューラルネットワークの異なる層の間に情報を伝達する橋渡しとして機能します。たとえば、ある層が活性を伝達するとき、恒等関数はそれらの活性を次の層にそのまま渡します。これにより、勾配が層を伝播し、ネットワークが学習できるようになります。 さらに、恒等関数はネットワークのレイヤー間の依存性を軽減するのに役立ちます。レイヤーが互いに依存していると、トレーニングが困難になりがちです。恒等関数を追加することで、各レイヤーは前後のレイヤーにあまり影響されなくなります。