ディープラーニングで
「重み」を変えると
なにが起きるのか

 では、上の図をもとに、AIが受け取った4つの情報から最終的に「それ」が哺乳類であるかどうかを判断する場合を考えてみます。

 まずは、判断基準の「重み」をすべて1にして、合計4点なら哺乳類だとしてみましょう。

重み:恒温動物(1点)、肺呼吸(1点)、卵を産まない(1点)、脚がある(1点)
合格点:4点

 すると、クジラには脚がありませんので、合計点は3点で、AIは「クジラは哺乳類ではない」と誤った判断をしてしまいます。

 それならば、合格点を3点に変えればよさそうなものですが、その場合には、恒温動物で、肺呼吸で、脚があって合計3点の卵を産む鳥類まで哺乳類と判断されてしまいます。

 そして、このような場合に経路の「重み付け」を変えるのです。
 次が、重みを変えた場合です。
 合格点は5点とします。

重み:恒温動物(2点)、肺呼吸(1点)、卵を産まない(3点)、脚がある(1点)
合格点:5

 このケースでは、脚がないクジラでも、2+1+3で合計は6点ですから、AIはクジラを哺乳類と正しく判定できます。
 そして、鳥類の場合は、卵を産むのでそこが0点で、残りを全部足しても4点ですから、鳥類は哺乳類ではないと、こちらも正しく判定することが可能です。