生成AIパスポート 第3回 AIの基礎と歴史 問7(全12問)
ドロップアウトを提案した論文(2012年)の内容として、適切なものを1つ選びなさい。
適切(これが正解)。論文は、大きなネットワークを小さな学習用データで学習させたときの過学習が、学習事例ごとに特徴検出器の半数をランダムに省くことで大きく減るとしている。
不適切。それはデータ拡張(データオーギュメンテーション)である。
不適切。ドロップアウトは層を減らすのではなく、学習中に一部のニューロンをランダムに使わないようにする。
不適切。それはアーリーストッピングである。
選択肢を押すと答え合わせができます。
論点
生成AIパスポート » AIの基礎と歴史 » 過学習と対策(汎化・正則化・ドロップアウト・アーリーストッピング)
正解
1
解説
ドロップアウトにより、各ニューロンがほかの特定のニューロンに頼りきる「共適応」を防ぎ、どんな状況でも役立つ特徴を学ぶようになる。