Dropout, eğitim sırasında her adımda rastgele seçilen nöronları geçici olarak devre dışı bırakarak aşırı öğrenmeyi azaltan düzenlileştirme yöntemidir.
Dropout ne demek?
Ağ, belirli birkaç nörona aşırı bağımlı olamaz; bilgiyi daha dağıtık ve sağlam biçimde öğrenmek zorunda kalır. Eğitim bitince tüm nöronlar yeniden kullanılır.
Yakın kavramlar
DüzenlileştirmeRegularizationDüzenlileştirme, modelin aşırı öğrenmesini önlemek için onu daha basit ve genellenebilir çözümlere yönlendiren tekniklerin genel adıdır.Makine Öğrenmesi & EğitimAşırı ÖğrenmeOverfittingAşırı öğrenme, bir modelin eğitim verisini ezberleyecek kadar iyi öğrenip yeni ve görmediği verilerde kötü sonuç vermesidir.Makine Öğrenmesi & EğitimYapay NöronArtificial NeuronYapay nöron, girdilerini ağırlıklarla çarpıp toplayan, buna bir sapma değeri ekleyen ve sonucu aktivasyon fonksiyonundan geçirerek çıktı üreten sinir ağının temel birimidir.Derin Öğrenme & Sinir Ağları