В чем заключаются преимущества метода weight decay перед dropout?

Преимущества метода weight decay перед dropout:

• Более детерминированный подход. spotintelligence.com Weight decay напрямую штрафует большие значения весов, в то время как dropout использует случайное обнуление единиц (вместе с их связями) во время обучения. spotintelligence.com www.geeksforgeeks.org
• Улучшение производительности обобщения. spotintelligence.com Штрафуя большие значения параметров, weight decay побуждает модели учиться более простым и обобщённым шаблонам на основе обучающих данных. spotintelligence.com Это снижает переобучение, позволяя моделям лучше обобщать на невидимых данных и хорошо работать на новых примерах. spotintelligence.com
• Снижение дисперсии модели. spotintelligence.com Weight decay помогает контролировать сложность моделей, не допуская чрезмерно сложных решений, которые могут привести к высокой дисперсии. spotintelligence.com Это способствует созданию более простых моделей и снижает дисперсию предсказаний модели, что приводит к более стабильным и надёжным результатам. spotintelligence.com

Выбор между этими методами зависит от конкретных характеристик задачи и архитектуры используемой нейронной сети. www.geeksforgeeks.org