「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」
山崎講師
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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