Dropout — это регуляризационная техника, используемая во время обучения нейросети для предотвращения переобучения. Суть проста: случайным образом «отключаются» нейроны в скрытых слоях на каждом шаге обучения.
Как это работает:
- На каждом проходе (батче) сеть «теряет» часть нейронов (например, 50%),
- Оставшиеся нейроны вынуждены работать самостоятельно, не полагаясь на конкретных «звёзд» в сети,
- После обучения все нейроны включаются, но их веса корректируются с учётом «опыта работы в одиночку».
Почему это эффективно:
Предотвращает переобучение
Сеть не запоминает обучающие данные, а учится обобщать, потому что не может полагаться на одни и те же связи.Создаёт «ансамбль моделей»
Фактически, dropout заставляет сеть обучаться как множество разных подсетей, что повышает устойчивость.
- Упрощает архитектуру
Благодаря dropout можно использовать более крупные сети без риска переобучения.
Аналогия:
Представьте команду, где каждый день кто-то болеет. Чтобы проект не останавливался, все учатся делать работу коллег. В итоге команда становится гибкой и надёжной — даже если кто-то уйдёт, работа продолжится.
Dropout — это не ошибка, а умышленная слабость, которая делает модель сильнее. Именно такие «умные ограничения» позволяют ИИ работать не только на тренировочных данных, но и в реальном мире.
