Dropout — 뉴런을 무작위로 꺼서 과적합을 막다

Dropout (드롭아웃)

Dropout 은 훈련 중 매 단계마다 일부 뉴런을 무작위로 꺼서(0으로) 독립적인 부분 네트워크가 학습되게 하는 정규화 기법이에요. 앙상블 효과를 내면서 과적합(overfitting) 을 줄여요. 평가 때는 꺼짐 없이 스케일만 보정해요. PyTorch와 Keras 모두 공식 지원해요.

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• 개요: PyTorch Dropout — 뉴런을 확률로 끄는 레이어
• 핵심 기능: Keras Dropout 레이어 — 정규화 레이어
• 실전·API: TensorFlow Dropout — tf.keras.layers.Dropout

출처: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Dropout.html