問題 No.1432
ニューラルネットワークにおいて、学習中にランダムにニューロンを無効化することで特定の重みに依存しすぎることを防ぎ、汎化性能を高める手法はどれか。
【正解の解説】
ドロップアウト
ドロップアウトは、学習中にランダムに一部のニューロンを無効にすることで、ネットワークが一部のデータに過剰に適合（過学習）するのを防ぎ、柔軟な学習を促す手法です。
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【その他の選択肢の解説】
バッチ正規化
バッチ正規化は、学習中の各層の入力を調整し、データの分布を安定させることで、学習を効率的かつ安定させるための手法です。
重みの初期値設定
重みの初期値設定は、学習の開始時にニューロンの結びつきの強さをどの値にするかを決める作業であり、ネットワークの学習のしやすさに直結します。
学習率減衰
学習率減衰は、学習が進むにつれて少しずつ学習のスピードを遅くすることで、最終的な最適値に慎重に近づくための調整手法です。