過学習

<div class="dln" itemprop="articleBody"><div class="shdw top"> </div><p class="no_idt">ニューラルネットワークで過学習を抑止する手法
<br>一部のニューロンを無効化する
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dropout

<div class="dln" itemprop="articleBody"><div class="shdw top"> </div><p class="no_idt"><a class="oln" data-kno="K#EDD2/6DEB" href="/6DEB" rel="nofollow">正則化</a>で<a class="oln" data-kno="K#EDD2/57FD" href="/57FD" rel="nofollow">損失関数</a>をいい感じにすると<a class="oln" data-kno="K#EDD2/F78F" href="/F78F" rel="nofollow">過学習</a>を緩和できるってことは、<a class="oln" data-kno="K#EDD2/0E60" href="/0E60" rel="nofollow">KPI</a>とか<a class="oln" data-kno="K#EDD2/BED7" href="/BED7" rel="nofollow">OKR</a>みたいな<a class="oln" data-kno="K#EDD2/8A8F" href="/8A8F" rel="nofollow">業績指標</a>や<a class="oln" data-kno="K#EDD2/6998" href="/6998" rel="nofollow">人事考課指標</a>に応用したりできるのかな
<br><a class="URI" href="https://misskey.io/notes/8jochq27wh" target="_blank" rel="noopener nofollow ugc">https://misskey.io/notes/8jochq27wh</a>
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正則化で人の過学習を緩和

<div class="dln" itemprop="articleBody"><div class="shdw top"> </div><p><a class="URI" href="https://qiita.com/shinjikato/items/2ba09cd40397d7e9c340" target="_blank" rel="noopener nofollow ugc">https://qiita.com/shinjikato/items/2ba09cd40397d7e9c340</a>
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過学習

dropout

正則化で人の過学習を緩和

『過学習のその先に』