ドロップアウト (Dropout)

ドロップアウトの仕組みと効果：汎化性能の向上

学習過程でランダムにニューロンを一時的に無効化することで、特定のニューロンに依存しない頑健なネットワークを構築します。これにより、訓練データにない未知のデータに対する汎化性能が向上します。確率的な要素を導入することで、実質的に複数のネットワークをアンサンブルしたような効果を得られます。

CAEサロゲートAIにおけるドロップアウトの重要性

CAEのサロゲートAIでは、限られたシミュレーションデータから学習する際に重要な役割を果たします。高価な物理シミュレーションは計算回数に制約があるため、少ないデータセットでもオーバーフィッティングを避けつつ精度の高い予測を実現するためにドロップアウトが活用されます。特に複雑な形状や非線形性の強い現象のモデル化において効果を発揮します。