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본 포스팅에서는 딥러닝에 있어서 Generalization 기법 중 하나인 Drop-out(드롭아웃)에 대해 알아봅니다.📚 목차1. Drop-out 개념 2. Drop-out 사용이유3. Mini-batch 학습 시 Drop-out4. Test 시 Drop-out 1. Drop-out 개념Drop-out은 서로 연결된 연결망(layer)에서 0부터 1 사이의 확률로 뉴런을 제거(drop)하는 기법입니다. 예를 들어, 위의 그림 1 과 같이 drop-out rate가 0.5라고 가정하겠습니다. Drop-out 이전에 4개의 뉴런끼리 모두 연결되어 있는 전결합 계층(Fully Connected Layer)에서 4개의 뉴런 각각은 0.5의 확률로 제거될지 말지 랜덤하게 결정됩니다. 위의 예시에서는 2..