問題 No.713
学習時に、ニューラルネットワークの中間層にあるニューロンをランダムに一定の確率で停止（無効化）させながら計算を行う手法がある。これにより特定のニューロンへの依存を防ぎ、ネットワーク全体の頑健性を高めることで過学習を抑制するテクニックはどれか。
【正解の解説】
ドロップアウト
学習のたびにランダムな一部のニューロンを無効化する手法です。特定の情報に頼りすぎないようにすることで、柔軟で頑健なモデルを作るためのトレーニングです。
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【その他の選択肢の解説】
バッチ正規化
層ごとの入力データの分布を一定に整えることで、学習の安定性と速度を向上させる手法です。
ファインチューニング
学習済みのモデルをベースとして、新しいデータで再度学習し、特定の目的に最適化させる手法です。
アンサンブル学習
複数の予測モデルを組み合わせて、最終的な予測精度を高める手法の総称です。