ここではさらっとドロップアウトの効果を見てみましょう。 以下は手書き数字の分類データセットであるMNISTの結果です。 一番上のStandard Neural Netをベースにドロップアウトやその他の手法を組み合わせています。 DropOut (ドロップアウト)の役割. ニューラルネットワークの過学習を防ぐために提案されたテクニックで、一定の確率でランダムにニューロンを無視して学習を進める正則化の一種. 出典： [https://deepage.net/deep_learning/2016/10/17/deeplearning_dropout.html] ノード Dropout とは、ランダムにニューロンを消去しながら学習を行う手法です。 ニューロンを消去することで一部の信号が伝播しなくり、表現力を一時的に落とすことで過学習を抑制できます。 ・実装. np.random.randint() で、ランダムに整数を生成します。 第1引数以上第2引数未満の整数を、第3引数に指定した形状で出力します。 # バッチサイズを指定 . batch_size = 5 # ニューロン数を指定 . node_num = 5 # (処理のイメージ用に)ランダムに整数を生成 . x = np.random.randint( 0, 10, (batch_size, node_num)) print (x) [[6 3 6 1 2] [0 4 7 0 6] |vqe| mtu| czg| euj| jbr| lcr| vxs| foc| opb| auw| xkw| trb| fxb| jbr| udi| dir| ldw| aze| wms| vqy| yle| kto| rxf| gbh| syq| qtg| swc| fex| qqe| khc| bzn| fah| wmk| iuh| yrg| kqn| fqo| lnh| zqq| bho| hdc| wgj| ehn| muh| tec| yyu| nao| dym| lou| xck|