【耳で学ぶ G 検定】第37話「ディープラーニングの概要⑧」〜ニューロンを休ませて強くする！ドロップアウト〜

【耳で学ぶG検定】

第37話「ディープラーニングの概要⑧」

〜ニューロンを休ませて強くする！ドロップアウト〜

学習中だけ一部のニューロンを“お休み”させるドロップアウト。特定の組み合わせに頼らず、多様な状況に強いモデルを育てる発想です。

本編では、アンサンブル効果とノイズ注入という2つの効き目を、部活のローテーション練習や合唱の音量調整になぞらえて解説。さらに、実務での使いどころも紹介します（工場の外観検査、音声コマンド、迷惑メール判定、レコメンド、不正検知・与信、時系列予測など）。確率の目安や、全結合層／畳み込み層での入れ方、推論時の切り替え、乱数シードや早期終了といった運用のコツまで、耳から理解しやすく整理しました。

🔑【今回のキーワード】

・ドロップアウト

・過学習の抑制

・アンサンブル効果／ノイズ注入

・インバーテッド・ドロップアウト

・全結合層と畳み込み層での使い分け

・バッチ正規化との併用

・推論モード切り替え／乱数シード／早期終了

【G検定に役立つ書籍】※試験対策はこの3冊があれば十分

◾️ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版

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※赤いシートがついてきてキーワードが隠せるので覚えやすい

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