小小程序员
2021-05-15 22:32:24
廃棄正規化（dropout regularization）
ある形式の正則化で、ニューラルネットワークの訓練に非常に有用です。ドロップアウト正則化の動作メカニズムは、ニューラルネットワーク層の1つの勾配ステップでランダムに選択された固定数のユニットを削除することです。ドロップアウトするユニットが多いほど、正則化の効果は強くなります。これは、ニューラルネットワークを訓練して、より小さなネットワークの指数関数的規模のアンサンブル学習を模倣するのに似ています。完全な詳細については、Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting（『ドロップアウト：ニューラルネットワークの過学習を防ぐ簡単な方法』）を参照してください。
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。
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