正答1
解説
正解は1です。
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞のつながりを模した計算モデルです。
バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）は、その学習で、出力と正解の誤差を出力層から入力層に向かって逆向きに伝えて、重みを修正する方法です。
【選択肢別解説】
1：○ 出力と正解の誤差を逆向きに伝え、各ノードの間の重みを少しずつ調整して、誤差を小さくします。
これがバックプロパゲーションで行われていることです。
2：× 活性化関数は、ネットワークを設計するときに選ぶものです。
バックプロパゲーションは重みを調整するものであり、活性化関数を選ぶ手法ではありません。
3：× ノードの数を変えることは、ネットワークの構造の変更です。
バックプロパゲーションでは、構造は変えずに重みを調整して誤差を小さくします。
4：× ノードの数を変えて処理速度を高めることは、バックプロパゲーションの目的ではありません。
【ポイント】
学習とは、誤差が小さくなるように重みを調整することだと押さえましょう。
層を深く重ねたニューラルネットワークを使う機械学習が、ディープラーニングです。