신경망 모델이 지나치게 랜덤한 트레이닝 데이터에 overfitting 되면서 모델의 weight 자체가 잘못 학습되는 것을 방지할 수 있는 효과가 있다.
As the neural network model is overfitted to excessively random training data, it has the effect of preventing the weights of the model from being erroneously learned.