Некоторые преимущества метода Dropout для борьбы с переобучением:

• Снижение риска переоснащения. 1 Dropout предотвращает чрезмерную зависимость сети от определённых нейронов, что улучшает способность модели обобщаться на новые данные. 1
• Эффект ансамбля. 1 Dropout можно рассматривать как обучение ансамбля сетей меньшего размера. 1 На каждой итерации обучения используется другая подсеть, что помогает модели изучать более надёжные функции. 1
• Улучшение представления данных. 1 Dropout приводит к появлению шума во время обучения, который можно рассматривать как форму увеличения объёма данных. 1 Этот шум заставляет сеть изучать более общие функции, повышая её производительность при работе с невидимыми данными. 1
• Оптимизация распределения ресурсов. 3 Модели, обученные с использованием Dropout, часто требуют меньше вычислительных затрат за счёт эффективного уменьшения размера обрабатываемых данных на каждом шаге. 3 Это особенно важно при работе с большими объёмами данных или в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. 3