La sessione è stata segnalata perché è stata rilevata un’attività anomala.
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Una tecnica di regolarizzazione che disattiva casualmente dei neuroni durante l'addestramento per prevenire l'overfitting e migliorare la generalizzazione.
Srivastava et al. (2014) hanno introdotto il dropout: a ogni passo di addestramento una frazione casuale di unità viene rimossa temporaneamente, costringendo la rete a non dipendere da un singolo neurone. È come addestrare un grande ensemble di reti "sfoltite" e riduce nettamente l'overfitting.
Il dropout è diventato un ingrediente standard delle reti profonde ed è ancora usato, in varie forme, nelle architetture moderne.
Fonti primarie, sottoposte a revisione paritaria e d'archivio per questa definizione.
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