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「0より小さければ0、大きければそのまま」を返す、最も広く使われる活性化関数。

ニューロンの出力に非線形性を加え、ネットワークが複雑なパターンを表現できるようにする関数。

モデルが複雑になりすぎるのを抑え、過学習を防ぐための工夫の総称。

入力を0〜1の範囲のなめらかな値に変換する活性化関数。確率の表現に使われる。

学習中に一部のニューロンをランダムに無効化し、過学習を防ぐ正則化手法。