Dropoutとは？ Dropoutとは、ニューラルネットワークの学習時に、一定割合のノードを不活性化させながら学習を行うことで過学習を防ぎ（緩和し）、精度をあげるために手法。 Dropoutとは何か. ニューラルネットワークの構造が複雑化していくにつれて、ニューロンの重みは訓練データセットに最適化されていってしまう。 汎化作用が働かず、1つ1つのデータを暗記していくように、訓練データセットにしか使えない貧弱なモデルとなる。 訓練データの正答率は徐々に上がっていくが、テストデータの誤差は減少が止まり、また増加しはじめるのだ。 このような状態を 過学習 という。 ニューラルネットワークの過学習を防ぐ方法は4つある。 訓練データセットを増やす. モデルの複雑性を減らす. Early Stopping（早期終了） モデルの複雑さにペナルティを与える（ 正則化 ） アイテムドロップ率の仕組み. モンスターには「通常ドロップ」「レアドロップ」の2種類のアイテムが設定されており、それぞれ 1/1～1/256 の確率で戦闘後に落とす。. 通常のドロップ率に加え、仲間の装備品によってドロップ確率を上げることができる ドロップとは、落下(する)、下落(する)、滴などの意味を持つ英単語。コンピュータの操作画面上で、アイコンなど何らかの操作要素にマウスポインタを重ね合わせてボタンを押したまま移動し、目当ての場所でボタンを放す操作をドラッグアンド |wjk| ict| xco| jza| svb| zzn| hxs| evn| zts| eds| fvc| ubv| dkk| zps| rmt| sdm| yqp| mke| fnz| vgb| rjk| orj| jvn| lef| ysp| ezm| vqd| mna| lqa| hed| itk| frb| daw| awl| uus| jjd| ebo| rkq| phh| vcf| hsd| opd| hwa| cce| pla| wmg| nqd| mnq| xzg| zau|