ドロップアウト正則化（Dropout Regularization）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ドロップアウト正則化（Dropout Regularization）

ドロップアウト正則化（Dropout Regularization）とは、ニューラルネットワークを学習させる際に、層内のユニット（ニューロン）をランダムに「お休み（有効化）」させる手法のことです。

AIの学習に関して、訓練データにあまりにも適合しすぎて、新しい未知のデータに対して正解を出せない現象を**「過学習（Overfitting）」**と言います。

ドロップアウト正則化（Dropout Regularization）関連用語

ドロップアウト正則化（Dropout Regularization）に関連する単語は以下の通りです。

ドロップアウト正則化（Dropout Regularization）やさしい解説

ドロップアウト正則化（Dropout Regularization）を一言で言うと「あえて不自由な環境で練習させて、真の応用力を身につけさせる特訓」です。

具体的な例：リレーの練習

ここでドロップアウト特訓を取り入れます。

「今日はA君抜きで練習だ！」

• 「次はB君を休ませるぞ！」
• 「誰が抜けても、残ったメンバーでカバーしてバトンをつなげ！」
• このように練習を繰り返すと、選手たちは特定の誰かに依存せず「どんな状況でもバトンを繋ぐ本質的なスキル」を身につけることができます。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。