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問題

答え・判断基準 ユニットが全て揃った完全なネットワークを使い、各ユニットの出力にかかる重みに保持確率p(μ)を掛けることで、1回の順伝播で全体の予測を近似する。

種類 即答 選択肢消去 数式 PyTorch対応 用語

章

論点

解説 理想的には、あり得る全ての部分ネットワークの予測を確率で重み付けして平均する(期待値を取る)べきだが、部分ネットワークの組み合わせは指数関数的な数になり計算不可能。そこで、完全なネットワークの各ユニットの出力に保持確率p(μ)を掛けるという近似(重み・スケーリングによる近似)によって、1回の順伝播だけで済ませる。これはバギングのように複数モデルの出力を実際に平均する方法とは異なる点に注意。

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