解答：
②活性化関数
理由: ディープニューラルネットワーク（DNN）の順伝播において、入力に重みとバイアスを適用した後に適用する変換は「活性化関数」です。活性化関数は、ノードの出力に非線形性を導入し、ネットワークが複雑なパターンを学習できるようにします。他の選択肢は順伝播の計算のこの段階に直接関与しません。
G検定模擬問題（3） 問37 解答
解答：
②活性化関数
理由: ディープニューラルネットワーク（DNN）の順伝播において、入力に重みとバイアスを適用した後に適用する変換は「活性化関数」です。活性化関数は、ノードの出力に非線形性を導入し、ネットワークが複雑なパターンを学習できるようにします。他の選択肢は順伝播の計算のこの段階に直接関与しません。
