ディープラーニングの概要と手法
ディープラーニングにおける正則化手法の1つである「ドロップアウト」の説明として、最も適切なものはどれか。
- Aミニバッチごとに各層の入力を平均0・分散1に正規化してから学習を行うことで学習を安定化させる手法
- ✓学習時にランダムに選んだ一部のユニットの出力を一定の確率で0にすることで、ユニット間の共適応を防ぎ過学習を抑制する手法
- C検証データに対する損失が改善しなくなった時点で学習そのものを打ち切る手法
- D学習の進行に応じて学習率を徐々に小さくしていく手法
解説
ドロップアウトは学習時に一定確率でランダムにユニットを無効化することで、特定のユニットの組み合わせに過度に依存すること（共適応）を防ぎ、過学習を抑制する正則化手法である。
根拠シラバス項目: ディープラーニングの概要 - 正則化