빅데이터분석기사 (빅분기) / 04 결과해석
드롭아웃이 과대적합을 줄이는 원리로 가장 적절한 것은?
- 학습률을 자동으로 낮춘다
- 학습 데이터를 무작위로 삭제해 데이터 수를 줄인다
- 가중치를 0으로 초기화한다
- 학습할 때마다 뉴런 일부를 무작위로 비활성화해 특정 경로에 대한 의존을 막고 앙상블과 비슷한 효과를 낸다
정답과 해설 보기
4. 학습할 때마다 뉴런 일부를 무작위로 비활성화해 특정 경로에 대한 의존을 막고 앙상블과 비슷한 효과를 낸다
매 반복마다 구조가 조금씩 다른 망을 학습하는 셈이 되어 특정 뉴런에 의존하지 못하게 됩니다. 삭제되는 것은 데이터가 아니라 뉴런이며, 예측 시에는 모든 뉴런을 사용합니다.
모던지가 직접 쓴 문항입니다. 시행기관과 관계가 없습니다.