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Una técnica de regularización que desactiva neuronas al azar durante el entrenamiento para evitar el sobreajuste y mejorar la generalización.
Srivastava et al. (2014) introdujeron el dropout: en cada paso del entrenamiento se elimina temporalmente una fracción aleatoria de unidades, lo que obliga a la red a no depender de ninguna neurona concreta. Equivale a entrenar un gran conjunto de redes reducidas y disminuye notablemente el sobreajuste.
El dropout se convirtió en un ingrediente estándar de las redes profundas y sigue utilizándose, en diversas formas, en las arquitecturas modernas.
Fuentes primarias, revisadas por pares y de archivo para esta definición.
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