時系列データを扱う際の特有の問題。
通常のニューラルネットワークでは、予測したいものと関係が深いデータが入力された場合は重みが大きくなり、関係が少ないデータが入力された場合は重みが小さくなる。
しかし時系列データでは「今の時刻では関係性が低いが、将来の時刻では関係性が高い」入力を与えた場合に重みを小さくすべきか大きくすべきかという問題が発生する。
これを重み衝突問題と呼ぶ。
入力に関する場合は「入力重み衝突問題」
出力に関する場合は「出力重み衝突問題」と呼ばれ、学習が妨げられる。