Dropout
Dropout ist eine Regularisierungstechnik für neuronale Netze, die während des Trainings zufällig eine bestimmte Anzahl von Neuronen deaktiviert, um Overfitting zu verhindern und die Robustheit des Modells zu erhöhen.
Kategorie: Training, Daten & Fine-Tuning
Beim Dropout werden in jeder Trainingsiteration eine zufällige Untermenge von Neuronen (und deren Verbindungen) in einer oder mehreren Schichten 'ausgeschaltet' oder auf Null gesetzt. Dies zwingt das Netzwerk, robustere Merkmale zu lernen, da es sich nicht auf die Anwesenheit eines bestimmten Neurons verlassen kann. Es kann als das Trainieren eines Ensembles von vielen dünneren Netzwerken mit gemeinsam genutzten Gewichten betrachtet werden.
Synonyme / Tags
- Dropout-Regularisierung
- Neuronales Dropout
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