↑: [[G検定に関する知識]] - **ディープラーニング専用の正則化手法** - 学習中にニューロンをランダムにお休みさせる（例：全体の50%を毎回ランダムに無効化） - 特定のつながりに頼りきらなくなり、過学習を抑えられる - 「サボらせて鍛える」手法 → 誰かが休んでも他がカバーできる強いモデルになる - **本番（予測）では全部のニューロンを使う**（お休みさせるのは学習のときだけ） - cf. [[正則化-G検定]], [[過学習-G検定]]