PyTorchのドロップアウトの仕組みは何ですか？

PyTorchにおけるDropoutは、過学習を防ぐための正則化技術です。訓練中に一部のニューロンを一時的に捨てることで、ニューロン間の依存関係を減らし、ネットワークの汎化能力を向上させる役割を果たします。

具体的には、ドロップアウトは、各トレーニングバッチでランダムにいくつかのニューロンを捨てるものです。各ニューロンについて、確率pでその出力を0にする（つまり、捨てる）、確率1-pで出力を保持します。pはドロップアウト率（dropout rate）と呼ばれ、ユーザーが定義するハイパーパラメータです。

訓練中にニューロンを削除することにより、Dropoutはニューラルネットワークのパラメータ間の相互依存関係を減らし、過学習のリスクを減らすことができる。各ニューロンは、次の層でどのニューロンが削除されるかを知らないため、特定のニューロンに依存せず、より頑健な特徴表現を学習する必要がある。これにより、ネットワークの汎化能力が向上し、過度適合を減らすのに役立つ。

テスト段階では、Dropoutはどのニューロンも捨てず、それぞれのニューロンの出力値に(1-p)を掛けます。これは訓練段階とテスト段階で期待値を一貫させ、ネットワークが特定のニューロンに過度に依存しないようにするためです。

概して、Dropoutは訓練中にランダムにニューロンを削除することで、ネットワークがより健壮な特徴表現を学習し、汎化能力を向上させ、過学習のリスクを減らす。