डीप लर्निंग मॉडल में ओवरफिटिंग को रोकने का एक तरीका एक तकनीक का उपयोग करना है जिसे "ड्रॉपआउट" कहा जाता है। ड्रॉपआउट नियमितकरण का एक रूप है जिसमें प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान कुछ छिपी हुई इकाइयों को यादृच्छिक रूप से "ड्रॉप आउट" या शून्य पर सेट करना शामिल है। यह छिपी हुई इकाइयों की सह-निर्भरता को कम करता है और मॉडल को डेटा का अधिक मजबूत प्रतिनिधित्व सीखने के लिए प्रोत्साहित करता है। ड्रॉपआउट दर, जो छिपी हुई इकाइयों का अंश है, एक ट्यून करने योग्य हाइपरपैरामीटर है और ओवरफिटिंग को रोकने के लिए मॉडल की विशिष्ट आवश्यकताओं को समायोजित किया जा सकता है।
डीप लर्निंग मॉडल के ओवरफिटिंग को रोकने का एक तरीका सुझाएं।