問題
ドロップアウトに関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。
- A. 学習時に一部のユニットをランダムに無効化する
- B. 特定のユニットへの過度な依存を抑え、過学習を防ぐ効果が期待される
- C. ニューラルネットワークの正則化手法の1つである
- D. 推論時にも必ず全ユニットを永久に削除し、モデルを動作不能にする手法である
正則化
G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説（正解: D）
正解はD。ドロップアウトは、学習時に一部のユニットをランダムに無効化し、特定の経路への依存を抑える正則化手法である。推論時には通常、全体の出力のスケールを調整して利用し、モデルを動作不能にするための手法ではない。AからCはいずれもドロップアウトの基本的な説明として適切である。