В чем разница между Dense и Dropout слоями в контексте регуляризации?

Разница между Dense и Dropout слоями в контексте регуляризации заключается в их функциях.

Dense — это полносвязный слой в нейронной сети. stackoverflow.com Он обрабатывает признаки для выполнения классификации. zentyx.ru

Dropout — это техника регуляризации, при которой во время обучения случайно «выключаются» некоторые нейроны. zentyx.ru www.kdnuggets.com Это препятствует слишком сильной адаптации модели к обучающим данным. zentyx.ru Dropout увеличивает устойчивость сети к шуму в данных. zentyx.ru

Таким образом, Dense выполняет основную функцию обработки признаков, в то время как Dropout помогает предотвратить переобучение модели. zentyx.ru stackoverflow.com