多層パーセプトロンとは？ 10分でわかりやすく解説

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多層パーセプトロン（MLP: Multi-Layer Perceptron）は、ニューラルネットワークの中でも基本となるモデルの一つです。画像や文章のような複雑なデータではCNNやTransformerが主役になりがちですが、MLPは「まず押さえるべき土台」であり、表形式データ（構造化データ）では今でも有力な選択肢です。本記事では、MLPの構造、学習の流れ（順伝播・損失・逆伝播）、活性化関数や正則化、適用場面、実装・チューニングの要点までを、10分で理解できるよう整理します。

多層パーセプトロンの概要と仕組み

多層パーセプトロンとは何か

多層パーセプトロン（MLP）は、入力から出力までを「全結合（Fully Connected）」の層でつないだニューラルネットワークです。各層は複数のユニット（ニューロン）で構成され、入力に重み（weight）を掛けて足し合わせ、活性化関数を通して次の層へ伝えます。層を重ねることで非線形性を表現でき、単純な線形モデルでは表せない複雑な関係を近似できます。

ニューラルネットワークにおけるMLPの位置づけ

ニューラルネットワークには、画像に強いCNN、時系列に強いRNN/LSTM、自然言語で主流のTransformerなど多様な派生があります。MLPはそれらの基礎となる計算ブロック（線形変換＋活性化）であり、ニューラルネットワークの理解を進める上で欠かせません。また、特徴量が整理された表形式データでは、MLPが実務上も有効に機能する場面があります。

多層パーセプトロンの基本構造

MLPは主に次の層で構成されます。

1. 入力層（Input Layer）
2. 中間層（隠れ層 / Hidden Layers）
3. 出力層（Output Layer）

一般的なMLPでは、隣接する層同士が全結合です。つまり、ある層の各ユニットは前の層のすべてのユニットから入力を受け取り、次の層のすべてのユニットへ出力を渡します（Fully Connected）。

入力層・中間層・出力層の役割

隠れ層を増やすと表現力は高まりますが、計算量が増え、過学習や学習不安定のリスクも上がります。実務では「深くすれば必ず良い」ではないため、データ量・タスク難易度・目的（精度／説明性／推論速度）に合わせて設計します。

順伝播と「学習できるもの」

MLPが学習するパラメータは、各層の重み（weight）とバイアス（bias）です。入力が与えられると、重み・バイアスで変換され、活性化関数を通って次の層へ進みます（順伝播）。この一連の計算により予測値が得られます。

多層パーセプトロンの学習方法

教師あり学習とは

MLPは主に教師あり学習で用いられます。教師あり学習では、入力データと正解ラベル（目的変数）のペアを使い、予測と正解のズレを小さくするようにモデルのパラメータを更新します。

バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）の仕組み

MLPの学習は、一般に次の流れで進みます。

1. 入力を順伝播させて予測を得る
2. 予測と正解から損失（loss）を計算する
3. 損失が小さくなる方向へ、勾配（gradient）を用いて重み・バイアスを更新する

このとき、勾配を出力側から入力側へ伝えながら各層の更新量を求める手続きがバックプロパゲーションです。最適化手法（SGD、Adamなど）は「どう更新するか」を決め、バックプロパゲーションは「更新に必要な勾配をどう求めるか」を担います。

活性化関数の種類と使い分け

活性化関数は、層に非線形性を与え、MLPが複雑な関係を表現できるようにします。代表例は次の通りです。

実務では「中間層＝ReLU系」「二値分類の出力層＝シグモイド」「多クラス分類の出力層＝Softmax」「回帰の出力層＝恒等（線形）」の組み合わせが基本形です。

損失関数と出力層の整合

学習が安定するかどうかは、出力層と損失関数の組み合わせが大きく影響します。

• 回帰：出力層は線形、損失はMSE/MAEなど
• 二値分類：出力層はシグモイド、損失は（バイナリ）クロスエントロピー
• 多クラス分類：出力層はSoftmax、損失はカテゴリカルクロスエントロピー

過学習を防ぐ正則化手法

MLPは表現力が高い反面、データが少ないと過学習しやすいモデルです。代表的な対策は次の通りです。

• L2正則化（Weight Decay）：重みが大きくなりすぎるのを抑える
• ドロップアウト：学習中に一部ユニットを無効化し、依存を分散させる
• 早期終了（Early Stopping）：検証データの損失が悪化し始めたら学習を止める
• バッチ正規化（BatchNorm）：学習を安定させ、過学習を抑える方向に働くこともある

注意点として、ハイパーパラメータ調整にテストデータを使うと、テストへの過適合が起こり評価が信用できなくなります。実務では「学習用」「検証用」「テスト用」の3分割（または交差検証）を基本に考えます。

多層パーセプトロンの応用分野

MLPは幅広く応用できますが、「どのデータ形式に向くか」を押さえることが重要です。特に、画像・音声・自然言語のように構造（空間・順序）が重要なデータでは、専用アーキテクチャ（CNNやTransformerなど）が主役になりやすい一方、MLPはそれらの内部でも部品として使われています。

表形式データ（構造化データ）での利用

MLPが得意なのは、数値・カテゴリなどが列として揃った表形式データです。たとえば、顧客スコアリング、需要予測（特徴量が整っている場合）、与信、解約予測などでは、特徴量設計と組み合わせてMLPが有効に働くことがあります。

画像認識における位置づけ

画像認識の主役はCNNですが、CNNで抽出した特徴を受け取って分類する最後段にMLPが使われることがあります。画像をそのまま平坦化してMLPに入れる方法もありますが、空間構造を捨てるため精度や効率の面で不利になりがちです。

自然言語処理での利用

自然言語処理ではRNNやTransformerが主流です。ただし、Transformer内部にはMLP（フィードフォワード層）が組み込まれており、トークン表現を変換する重要な役割を担っています。用途としては、埋め込み（embedding）や特徴表現を受け取って分類・回帰するヘッド部分にMLPが使われます。

時系列予測への応用

時系列データは順序依存があるため、LSTM/GRUやTransformerが有利な場合が多いです。一方で、ラグ特徴量や移動平均などを作って「表形式」に落とし込めるケースでは、MLPでも十分戦えることがあります。

異常検知への活用

異常検知では、オートエンコーダ（Encoder/Decoderを持つネットワーク）の構成要素としてMLPが使われることがあります。復元誤差を基準に、通常と異なるパターンを検出する方法です。運用上は、しきい値設計や誤検知・見逃しの許容度も含めて評価設計が重要になります。

多層パーセプトロンの実装方法

Pythonでの実装の考え方

MLPはNumPyで自作もできますが、実務では自動微分・最適化・GPU利用の観点から、ディープラーニングフレームワークの利用が一般的です。これにより、モデル定義・学習・評価・保存までを一貫して管理できます。

主なライブラリ／フレームワーク

• TensorFlow / Keras：高レベルAPIで素早く組める
• PyTorch：研究から実務まで広く利用され、柔軟な実装がしやすい
• scikit-learn：MLPClassifier/MLPRegressorで手軽に試せる（大規模・最新手法には限界あり）

目的が「素早い検証」なのか「運用前提」なのかで選び方は変わります。まずは再現性（乱数固定、実験ログ）と評価設計（検証データ、テストデータ）を整えることが優先です。

ハイパーパラメータの調整とチューニング

MLPは調整対象が多く、無計画に触ると迷子になりがちです。主な調整ポイントは次の通りです。

• 層数・ユニット数：表現力と過学習リスクのバランス
• 学習率・最適化手法：学習の速度と安定性
• バッチサイズ：学習の安定性と速度
• 正則化（L2、ドロップアウト）：汎化性能の改善
• 特徴量のスケーリング：MLPでは特に重要（標準化・正規化）

探索手法としては、ランダムサーチやベイズ最適化が現実的です。重要なのは「テストデータを最後まで触らない」ことと、「比較条件を揃える」ことです。

モデル評価と精度向上の実務テクニック

評価はタスクに応じて指標を選びます。分類ならAccuracyだけでなく、Precision/Recall/F1、AUCなども検討します。回帰ならMAE/MSE/RMSEなどが候補です。加えて、実務では次の観点が効きます。

• データリークの防止（学習時に未来情報や目的変数に近い情報が混ざらない）
• 不均衡データへの対応（重み付け、しきい値調整、指標選択）
• 特徴量の見直し（欠損処理、スケーリング、カテゴリ変数の扱い）
• ベースライン比較（線形モデル、決定木系、勾配ブースティングなど）

MLPは万能ではありません。表形式データでは、勾配ブースティング系（例：XGBoost/LightGBM/CatBoost）が強いことも多いため、MLPだけに固執せず、要件に合うモデルを比較して選ぶのが現実的です。

まとめ

多層パーセプトロン（MLP）は、全結合層を重ねたニューラルネットワークで、非線形な関係を学習できる基本モデルです。順伝播で予測し、損失を計算し、バックプロパゲーションと最適化手法で重みを更新します。活性化関数や損失関数の選択、正則化（L2・ドロップアウト・早期終了）により、学習の安定性と汎化性能が左右されます。画像・自然言語の主役は専用モデルになりがちですが、MLPは部品として広く使われ、表形式データでは今でも有力です。評価設計（検証／テスト分離）と特徴量の整備を前提に、他モデルとも比較しながら適切に活用することが重要です。