가장 쉬운 Monte Carlo dropout [추론의 정밀도 산정에 이용]

가장 쉬운 Monte Carlo dropout [추론의 정밀도 산정에 이용]

가장 쉬운 Monte Carlo dropout [추론의 정밀도 산정에 이용] 잘 알려진 것처럼 dropout은 신경망의 과적합을 막아주는 방법으로 개발되었다. 확률적으로 노드의 출력을 무력화 시키는 방법이다. 해당 입력으로 확률을 필요로 한다. [ 유사한 개념으로 커널 레규라리제이션 방법도 있다. 이것은 가중치들의 절대값이 너무 큰 값들이 되지 않도록 해주는 장치이다. ]두 가지 모두 과적합을 막아 주는 방법으로 많이 사용된다. 하지만, dropout은 추론의 정밀도를 어느 정도 알려줄 수 있는 방법으로 사용될 수 있다. training mode를 유지한 상태에서 예측을 수행할 수 있다. 이것이 Monte Carlo dropout 방법이다. 실질적인 구현도 매우 간단하다. 예측할 때마다, dropout