AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第1回 問42・ディープラーニングの概要（正則化）

ドロップアウト

1. A

   推論時にもランダムにニューロンを無効にし、出力のばらつきを抑える。

2. B

   重みの大きさに応じたペナルティを誤差関数に加える。

3. C

   ミニバッチごとに各層への入力を正規化し、学習を安定させる。

4. D

   学習時に一定の割合のニューロンをランダムに無効にし、過学習を抑える。

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正解：D

ドロップアウトは学習時にニューロンをランダムに無効にして過学習を抑える手法。

ドロップアウト：学習中にランダムにニューロンを無効にし、過学習を抑える。推論時は全部使う。

• A

  誤り。通常のドロップアウトは学習時だけ使い、推論時にはすべてのニューロンを使う。

• B

  誤り。これは L1 正則化や L2 正則化（荷重減衰）の説明。

• C

  誤り。これはバッチ正規化の説明。

• D

  正しい。学習のたびに違う形のネットワークで学習することになり、アンサンブル学習に似た効果が得られる。

学習のポイント：ドロップアウト・正則化・早期終了・バッチ正規化を、何をするものかで区別する。

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