В чем преимущества метода обратного Dropout при тестировании нейронных сетей?

Некоторые преимущества метода обратного Dropout при тестировании нейронных сетей:

• Упрощение процесса тестирования. 3 В обратной модификации Dropout не нужно каждый раз менять модель для проведения этапа тестирования. 3
• Увеличение скорости обучения. 2 Обратный Dropout следует использовать совместно с другими методами нормализации, ограничивающими значения параметров, чтобы упростить процесс выбора скорости обучения. 2
• Предотвращение переобучения. 13 Метод Dropout предотвращает совместную адаптацию между скрытых слоёв, которая приводит к переобучению сети. 1
• Улучшение производительности. 1 Dropout улучшает работу нейронных сетей в широком спектре областей применения, включая классификацию объектов, распознавание цифр, распознавание речи, классификацию документов и анализ данных вычислительной биологии. 1