Term

ノイズウォームアップ学習

別名: warm-up training with random noise

Overview

最終更新: 2026年7月9日

ノイズウォームアップ学習は、ニューラルネットワークの学習初期段階で発生する構造的な「過信」を解消するための新しいアルゴリズムである。胎児の脳が誕生前に自発的な神経活動(ノイズ)を通じて回路を整えるプロセスを模倣している。具体的には、実際のデータを入力する前に、ガウス分布などのランダムノイズを「分類不能なデータ」として短期間学習させることで、ソフトマックス関数による出力の飽和を防ぎ、未知のデータに対して適切な不確実性を表現できるようにする。

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