「プルーニングとドロップアウトの違いとは?ディープラーニングの軽量化・過学習対策をやさしく解説」

こんにちは。ゆうせいです。
ディープラーニング(深層学習)を学び始めると、必ず出てくるのが「過学習(overfitting)」という問題。
この過学習を防いだり、モデルを軽く(高速に)するために使われる代表的な手法が、プルーニング(Pruning)とドロップアウト(Dropout)です。
どちらも「不要な部分を減らす」イメージですが、目的も仕組みも使い方も大きく異なります。
そこで今回は、「プルーニングとドロップアウトの違い」を、高校生でも理解できるように、たとえ話を交えながらやさしく解説していきます!
プルーニングとドロップアウトの共通点
まず共通点から見ておきましょう。
共通点 | 内容 |
---|---|
対象 | ニューラルネットワーク(多層パーセプトロン、CNNなど) |
目的 | モデルの過学習防止、軽量化、計算コスト削減 |
方法 | 不要なノードや接続を除去または無効化 |
ですが、タイミングと仕組みに決定的な違いがあります。
ドロップアウトとは?
学習中に「一時的に」ノードを無効化!
ドロップアウトは、学習中(トレーニング中)だけ、ランダムに一部のノード(ニューロン)を「使わない」ようにする手法です。
たとえば、全体の50%のノードを毎回ランダムに無効化します。
例えると?
学校の授業で、毎回違う生徒が欠席するようなイメージです。
その結果、特定の生徒(ノード)に頼りきることができず、クラス全体として幅広く学ぶようになるのです。
メリットとデメリット
メリット | デメリット |
---|---|
過学習を防ぎやすい | 推論時は全ノードを使うためモデルサイズは変わらない |
学習に多様性が出る | 学習に時間がかかる場合がある |
プルーニングとは?
学習後に「恒久的に」ノードや重みを削除!
プルーニングは、学習が終わったあとに行います。
学習によって得られた重みのうち、小さな値(つまり、影響力が小さい)を持つノードや接続を削除します。
例えると?
試験が終わったあと、「この公式は結局ほとんど使わなかったな」というのがわかったら、ノートからそのページを完全に破り取るようなイメージです。
メリットとデメリット
メリット | デメリット |
---|---|
モデルが小さくなり、推論が速くなる | プルーニングのやりすぎは精度低下を招く |
実際のデバイスでの実行が軽くなる | うまく削除対象を選ばないと性能が落ちる |
違いを表でまとめてみよう
項目 | ドロップアウト | プルーニング |
---|---|---|
実行タイミング | 学習中(トレーニング時) | 学習後(または途中) |
ノードの扱い | 一時的に無効 | 恒久的に削除 |
目的 | 過学習防止 | 軽量化・高速化 |
モデル構造の変化 | 学習中のみ変化(テスト時は元通り) | 恒久的に変化する |
実行コスト | 学習がやや重くなる | 実行(推論)が軽くなる |
数式で見るイメージ
ドロップアウト(学習中):
各ノードに対して確率 p で活性化:
h′ = h × r
(h:元の出力、r:0または1のランダムマスク)
これは、「一部のノードを無効にする」処理です。
プルーニング(学習後):
重み W の中で、絶対値が小さいものを 0 にする:
W′ = W × m(m:重要度マスク)
つまり、「使わない重みは削除して0にする」という処理です。
どちらを使うべき?
目的によって選ぶべき手法は異なります。
- 過学習を防ぎたい:→ドロップアウト
- モデルを小さくしたい・高速化したい:→プルーニング
実際のモデル構築では、両方を組み合わせて使うこともよくあります。
まとめ
観点 | ドロップアウト | プルーニング |
---|---|---|
学習中のランダム性 | あり | なし |
モデル構造への影響 | 一時的 | 永続的 |
主な目的 | 汎化性能の向上 | 実行速度やメモリ使用量の改善 |
今後の学習の指針
これからさらに理解を深めるためには、以下の点に取り組んでみましょう。
- 実装して試す(PyTorchやTensorFlow)
- プルーニングの種類(構造化 vs 非構造化)を調べる
- Dropout率のチューニングでモデル精度がどう変わるか確認する
- Quantization(量子化)やKnowledge Distillation(知識蒸留)との比較も学ぶ
どんどん手を動かして、実験してみるのが一番です!
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