この研究では畳み込みニューラルネットワークに対するConvolutional層を含めた各層にDropoutを適用した時の効果について検討する。Dropoutはユニットの出力値を一定の確率に従って欠損させることで汎化性能の向上を図る手法である。Dropoutの実装においては、最終層付近のfull-connect層にて適用されることが多い。本研究では畳み込みニューラルネットワークのfull-connect層以外でもConvolutional層などに複数のDropoutを適用し、汎化能力に与える影響について検討しする。