深層学習定義
ドロップアウト（Dropout）正則化手法の基本的な仕組みと目的は何か？
A.訓練時にランダムにニューロンを無効化し、モデルの過学習を防ぎ、ロバスト性を向上させる← 正解
✓ 正解です。訓練中にニューロンをランダムに無効化（確率p）することで、異なるネットワーク構造を学習し、過学習を低減します。
B.入力層のデータをランダムにサンプリングして、計算量を削減する
✗ ドロップアウトはニューロン単位で無効化しますが、データサンプリングではなく、ネットワーク構造の正則化です。
C.隠れ層の出力を統計的に正規化し、各層の活性化値の分布を標準化する
✗ これはバッチ正規化の説明です。ドロップアウトは正規化ではなく、ニューロンの無効化です。
D.訓練データの重複を検出し、重複するサンプルを学習から除外する
✗ ドロップアウトはデータの重複排除に関連しません。ニューロン選択の確率的手法です。
この問題のポイント
訓練中にニューロンをランダムに無効化（確率p）することで、異なるネットワーク構造を学習し、過学習を低減します。
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