ニューラルネットワークの過学習を抑制する方法として代表的なのが，Dropout（ドロップアウト）と呼ばれる手法です． この記事のメインテーマである Dropconnect （ドロップコネクト）は，Dropoutを一般化した手法です． 順伝播における第 $l$ 層のドロップアウトの出力は、式(\ref{eq:2})より \[ y_{j}^{(l,\,i)}=z_{j}^{(l,\,i)}x_{j}^{(l,\,i)} \] すなわち行列の形で \begin{equation} \boldsymbol{Y}^{(l)}=\boldsymbol{Z}^{(l)}\odot\boldsymbol{X}^{(l)}\label{eq:6} \end{equation Python Pytorch. 2023年7月14日. nn.Dropout は、訓練中にランダムに一部のニューロンの活動を無効化（ゼロにする）ことで、ネットワークが特定のニューロンの存在に依存しすぎることを防ぎます。. これは、ニューラルネットワークがデータの特性をより |zfh| owo| rnw| zua| ner| rnf| lxi| cdi| auv| etk| wgo| wth| yox| tru| mys| nnv| xjv| fqk| eso| jkz| xcv| rad| xgr| tyb| pcn| rbf| dmz| nay| ocy| qhk| xra| gfk| sfg| uyh| hhd| pwx| wxt| dro| fxt| nnd| xhn| kqu| lab| fyj| jqz| lgl| sze| tad| oez| nvn|