G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの要素技術 練習問題 第22問: オートエンコーダに関する説明として、最も不適切なものはどれか。

肢1が不適切です。オートエンコーダは、入力を符号化して中間の表現を作り、そこから入力を再構成するように学習するネットワークで、目標は入力そのものなので、クラスの正解ラベルは要りません。

肢2は適切で、教科書 Deep Learning (Goodfellow ら) の第14章は、中間の表現の次元を入力より小さくすると、データの最も目立つ特徴を捉えるよう強いられると説明しています。

肢3は適切で、同じ章は、デコーダが線形で損失が平均二乗誤差のとき、主成分分析と同じ部分空間を学ぶとしています。

肢4は適切で、Bengio らの論文 (2006) は、1層ずつの教師なしの事前学習と全体の微調整を組み合わせ、オートエンコーダでも同様の結果が得られたと報告しています。