【ニューラルネットワーク】Dropout(ドロップアウト)についてまとめる - Qiita

以下の記事は自身のブログData Science Struggleでも掲載予定。許可なき掲載とかではない。 概略 深層学習における技法の一つであるDropout(ドロップアウト)についての論文を読んだので、その仕組みを簡単にまとめる。 Dropoutに関する論文を読んだのだが、最近読んだ論文の中だと地味に実践に活かせるエッセンスが多く、個人的に得るものが多かったのでまとめておきたくなった。 Dropoutとは？ Dropoutとは、ニューラルネットワークの学習時に、一定割合のノードを不活性化させながら学習を行うことで過学習を防ぎ（緩和し）、精度をあげるために手法。 ニューラルネットワークは訓練データに対するトレース能力に優れており、わりと簡単に過学習を起こしてしまうため、正則化やDropoutのような手法を用いることは重要である。 具体的なDropoutのイメージは以下の図のようになる。

[matsuokahajime]

過学習を防ぐドロップアウト 「人間てなんだ？超AI入門」 で出てきた。 もしかしたら怠け者の蟻も同じかな