Dropout - это метод регуляризации нейронных сетей, который используется для предотвращения переобучения модели. Он заключается в случайном "выключении" некоторых нейронов во время обучения. Это помогает сети учиться более устойчиво и обобщать лучше на новые данные.
Во время обучения каждого батча данных в нейронной сети применяется определенная вероятность dropout, которая определяет, какой процент нейронов будет "выключен". Каждый нейрон имеет вероятность быть выключенным независимо от других. Это приводит к тому, что сеть вынуждена учиться, не полагаясь на одни и те же нейроны, что помогает распределить вычислительные ресурсы более эффективно и повысить устойчивость модели.
Дропаут также может помочь снизить взаимозависимость между нейронами, что в свою очередь улучшает обобщающую способность сети. Это особенно важно в случаях, когда имеется ограниченное количество данных для обучения, так как dropout способствует более эффективному использованию этих данных и предотвращает переобучение.
Таким образом, dropout является мощным инструментом регуляризации нейронных сетей, который помогает повысить их обобщающую способность и предотвратить переобучение за счет случайного "выключения" части нейронов во время обучения.