Преимущества метода weight decay перед dropout:

• Более детерминированный подход. 1 Weight decay напрямую штрафует большие значения весов, в то время как dropout использует случайное обнуление единиц (вместе с их связями) во время обучения. 12
• Улучшение производительности обобщения. 1 Штрафуя большие значения параметров, weight decay побуждает модели учиться более простым и обобщённым шаблонам на основе обучающих данных. 1 Это снижает переобучение, позволяя моделям лучше обобщать на невидимых данных и хорошо работать на новых примерах. 1
• Снижение дисперсии модели. 1 Weight decay помогает контролировать сложность моделей, не допуская чрезмерно сложных решений, которые могут привести к высокой дисперсии. 1 Это способствует созданию более простых моделей и снижает дисперсию предсказаний модели, что приводит к более стабильным и надёжным результатам. 1

Выбор между этими методами зависит от конкретных характеристик задачи и архитектуры используемой нейронной сети. 2