Почему отсев нейронов в глубоких нейронных сетях считается эффективной стратегией предотвращения переобучения?

Отсев нейронов в глубоких нейронных сетях считается эффективной стратегией предотвращения переобучения по нескольким причинам:

• Предотвращение чрезмерной зависимости от определённых нейронов. www.geeksforgeeks.org ru.eitca.org Случайное «выпадение» части нейронов во время обучения создаёт разреженную сеть. www.geeksforgeeks.org Это заставляет модель изучать более надёжные функции, не зависящие от конкретных нейронов. ru.eitca.org
• Улучшение представления данных. www.geeksforgeeks.org Отсев приводит к появлению шума во время обучения, который можно рассматривать как форму увеличения объёма данных. www.geeksforgeeks.org Этот шум заставляет сеть изучать более общие функции, повышая её производительность при работе с невидимыми данными. www.geeksforgeeks.org
• Эффект ансамбля. www.geeksforgeeks.org Отсев можно рассматривать как обучение ансамбля сетей меньшего размера. www.geeksforgeeks.org На каждой итерации обучения используется другая подсеть, что помогает модели изучать более надёжные функции. www.geeksforgeeks.org

Переобучение происходит, когда модель изучает детали и шум в обучающих данных до такой степени, что она плохо работает на новых, невидимых данных. ru.eitca.org