オートエンコーダに関する説明として、最も適切なものはどれか。
- 1デノイジングオートエンコーダは、ノイズを加えた入力から、ノイズを加える前の元の入力を復元するように学習する。
- 2オートエンコーダの学習には、入力データごとに人手で付けた正解クラスラベルが必要である。
- 3積層オートエンコーダは、事前学習を行わずに、すべての層を最初からまとめて学習する点が特徴である。
- 4オートエンコーダの出力層のユニット数は、入力の次元数ではなく分類したいクラス数に合わせる。
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正解：1
デノイジングオートエンコーダは、わざとノイズを加えた入力から元のきれいな入力を復元するように学習し、ノイズに頑健な特徴を獲得します。オートエンコーダは入力そのものを出力の目標にするため、人手の正解ラベルは不要です。また出力層のユニット数は入力と同じ次元数にします。積層オートエンコーダは、1層ずつ順に事前学習してから全体を微調整（ファインチューニング）する手法として提案されたものです。オートエンコーダは「入力を復元するように学習する」ことを基本に、各派生形の工夫を区別できるようにしておきましょう。
根拠：デノイジングオートエンコーダ、積層オートエンコーダ（層ごとの事前学習）