Dropout, bir yapay sinir ağı yöntemi olarak kullanılan ve overfitting adı verilen aşırı öğrenme sorununa çözüm oluşturmak amacıyla geliştirilmiş bir tekniktir. Overfitting, bir yapay sinir ağının eğitim verilerine çok fazla adapte olması, yani bu verilerin özelliklerini öğrenmesi ancak genelleme yapamaması sonucunda ortaya çıkar.
Dropout tekniği, rastgele seçilen birkaç nöronun çıkartılması yani devre dışı bırakılması yoluyla çalışır. Bu sayede, her iterasyonda farklı bir nöron grubu ortaya çıkar ve ağın diğer nöronları bu eksik nöronların işlevlerini de öğrenmek zorunda kalır. Böylece ağ, verilerin özelliklerini öğrenirken genelleme yapma kabiliyetine de sahip olur.
Dropout tekniği, özellikle büyük veri setleri ve karmaşık yapay sinir ağı modelleri için etkili bir yöntemdir. Ancak, küçük veri setleri için aşırı dropout kullanımı veri kaybına ve performans kaybına neden olabilir.
Ne Demek sitesindeki bilgiler kullanıcılar vasıtasıyla veya otomatik oluşturulmuştur. Buradaki bilgilerin doğru olduğu garanti edilmez. Düzeltilmesi gereken bilgi olduğunu düşünüyorsanız bizimle iletişime geçiniz. Her türlü görüş, destek ve önerileriniz için iletisim@nedemek.page