В чем основное отличие метода dropout от других регуляризационных техник?

Одно из основных отличий метода dropout от других регуляризационных техник заключается в том, что dropout более эффективен в улучшении обобщения, в то время как другие методы фокусируются на других задачах. www.pickl.ai

Некоторые другие регуляризационные техники и их особенности:

• L2-регуляризация (известная как decay of weight) наказывает большие веса, чтобы предотвратить переобучение. www.pickl.ai Однако dropout более эффективен в улучшении обобщения, так как активно заставляет сеть изучать несколько представлений данных. www.pickl.ai
• Ранняя остановка (early stopping) останавливает обучение, когда ухудшается производительность на наборе для проверки. www.pickl.ai analyticsindiamag.com При этом dropout часто требует меньшего ручного вмешательства и может быть более надёжным в крупномасштабных моделях. www.pickl.ai
• Data augmentation используется, например, при работе с наборами данных в виде изображений. analyticsindiamag.com Эта техника генерирует дополнительные данные из существующих обучающих данных путём небольших изменений, таких как вращение, переворачивание, обрезка или размытие нескольких пикселей на изображении. analyticsindiamag.com

Dropout особенно эффективен в больших нейронных сетях с множеством параметров, где переобучение часто возникает из-за высокой способности сети запоминать обучающие данные. www.pickl.ai