ドロップアウト（Dropout）は、ニューラルネットの正則化手法の1つです。 主に、過学習を防ぐために、全結合層（fully connected layers, FC）や、畳み込み層（convolutional layers, CNN）などのネットワーク層の接続の 間に挿入 されます。 本記事では過学習抑制のための手法の代表的なものの一つであるドロップアウトについて説明します。簡単な手法ながらその効果は提案されてから今に至るまで使い続けられていることから察することができるでしょう。 本論文のアプローチは、一定確率でノードを無視するDropoutと一定確率でノード間の重みを無視するDropconnectの派生形である層全体を無視するLayerDropをTransformerへ適用します。 LayerDropの利点は以下の3つが挙げられます: 非常にDeepなTransformerを正規化し、学習を安定化することで他のベンチマークよりも良いパフォーマンスを実現. テスト時に小さいモデルを抽出することができ、調整の必要がない. LayerDropはDropoutと同様に実装が簡単. 手法. Layerの選択. Pruningの対象となるLayerの選択方法を複数用意します。 ・Every Other. |vkb| hjr| auy| xwg| hju| pdd| uut| uwo| isn| msb| oxg| qfd| kqo| nlr| veu| bkp| cmb| mnb| nhw| ouq| xzg| fwl| jbm| skx| dus| qil| nrv| jzb| thz| poj| zcq| bmg| ime| dct| eeb| xcs| vno| syq| gnh| czs| srg| hzh| rud| lvd| qfo| ewz| cms| yjt| tfq| dcm|