ドロップアウト

Dropout どろっぷあうと

高頻出 ⚪ 旧用語テクノロジ系新しい技術

意味・解説

ニューラルネットワークの学習過程で、一部のノード（ニューロン）をランダムに無効化することで過学習を防ぐ手法。

特定のノードの組み合わせに依存しすぎるのを防ぎ、モデルの汎化性能を高める。アンサンブル学習を簡便に行っているのと同様の効果があるとされる。

「一部の人に頼りすぎないチーム作り」の技術です。

1.仕組み：

学習のたびに、例えば20%のノードをランダムに「お休み」させます。残りのノードだけで正解を導き出す練習を繰り返します。

2.効果：

特定のノードが「カンニングペーパー」のような役割を持つことを防ぎ、どのノードが欠けても正解できる「地力」をつけさせます。ポイントは、AIが訓練データだけを完璧に覚えてしまう過学習を、非常にシンプルな計算負荷で抑制できるからです。

画像認識モデルの精度が訓練データに偏っていたため、ドロップアウト層を追加して過学習を抑え、未知のデータに対する的中率を向上させた。

分類: ディープラーニングの学習手法

生成AIパスポート試験（生成AI活用普及協会）の公式シラバス第4版では、第1章 AI（人工知能） の 1-2 に「ドロップアウト」として掲載されています。ITパスポートと重なるのは全191語中42語で、その1つがこの用語です。