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問題

答え・判断基準 ドロップアウトは共有パラメータを持つ多数の部分ネットワークの予測を1回の順伝播で近似し、バギングは独立に学習した複数モデルの予測を実際に平均する。

種類 即答 選択肢消去 数式 PyTorch対応 用語

章

論点

解説 ドロップアウトで全マスクの予測を厳密に平均すると組み合わせが指数関数的に増えるため、完全なネットワークとスケーリングを使って期待値を近似する。バギングのように複数の独立モデルを個別に推論して算術平均する方式ではない。

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