株式会社神戸デジタル・ラボ DataIntelligenceチームの原口です。 前回は、構築したモデルをグラフ・正答率・混同行列を用いて評価しました! もう一度内容を確認したい方は、以下の記事をご覧ください。 kdl-di.hatenablog.com 連載を最初から読みたい方は、以下の記事をご覧ください。 【第1回 基礎実装編】PyTorchとCIFAR-10で学ぶCNNの精度向上 - 神戸のデータ活用塾!KDL Data Blog 今回はAIモデルに「ひと手間」加えることで、過学習を抑制します! 前回の問題点 Dropoutとは? 過学習が起こる仕組み Dropoutの仕組み いざ実装! …