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点
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。
