AWS認定資格 WEB問題集＆徹底解説
AIプラクティショナー（AWS Certified AI Practitioner）
解説
正解はBです。ドロップアウトは、トレーニング中にランダムにニューロンを無効化することで、モデルが特定のニューロンに依存しすぎないようにし、過学習を防ぎます。
Aは、データサイズの増加とは関係がありません。
Cは、ハイパーパラメータ調整ではなく、ニューロンの無効化です。
Dは、トレーニング時間の短縮が主な目的ではありません。
Aは、データサイズの増加とは関係がありません。
Cは、ハイパーパラメータ調整ではなく、ニューロンの無効化です。
Dは、トレーニング時間の短縮が主な目的ではありません。
関連サービスの解説
＋ 質問 / コメント
解答・解説に疑問がある場合や、よりよい解説がある場合など、お気軽にコメントください。ただし、短文コメントは表示されません。また、中傷などコメントの内容によっては、会員機能を停止させて頂きます。教え学び合える場になれば嬉しいです。（コメント投稿にはログインが必要です）
正答率 89%
No.38 解説
機械学習モデルのトレーニング中に「過学習」を防ぐための一般的な手法として、「ドロップアウト（Dropout）」があります。ドロップアウトは、どのようにして過学習を防ぐのでしょうか？
- トレーニングデータのサイズを増加させる
- トレーニング中にランダムにニューロンを無効化する
- ハイパーパラメータを手動で調整する
- モデルのトレーニング時間を短縮する