「怠け者の体制」とはどういう意味ですか？

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怠惰なレジームっていうのは、ニューラルネットワークをトレーニングする方法の一つで、モデルが学習の過程であんまり変わらない状態のことを指すよ。この状態では、ネットワークは最初の設定に固執してるんだ。つまり、常に自分を調整するんじゃなくて、構造の固定された部分を使って意思決定するってわけ。

怠惰なレジームでは、ネットワークは学習中も変わらない分類器のチームのように行動する。これによって、情報を扱うときに安定性と信頼性を保てるんだ。

このアプローチは、機械学習でよくある「壊滅的忘却」を防ぐのにも役立つんだ。これは、新しいことを学ぶときに古い情報を忘れちゃう現象のこと。固定されたアプローチを使うことで、新しいタスクに適応しつつ知識を保持しやすくなるんだよ。

全体として、怠惰なレジームはニューラルネットワークが安定して信頼できる方法で学ぶのに役立つ有効な戦略なんだ。