Dropout

term_id: dropout

Category: basic_concepts

Definition

In neurale netwerken voorkomt dropout overfitting door tijdelijk een willekeurige subset van neuronen te verwijderen tijdens elke trainingsstap. Dit dwingt het netwerk om robuuste kenmerken te leren die nuttig zijn in combinatie.

Summary

Dropout is een regularisatietechniek die willekeurig neuronen negeert tijdens het trainen om overfitting te voorkomen.

Key Concepts

  • Regularisatie
  • Voorkomen van Overfitting
  • Neuronale Netwerken
  • Willekeurige Onderdrukking

Use Cases

  • Het trainen van diepe feedforward-neuronale netwerken
  • Het verbeteren van generalisatie in grote taalmodellen
  • Het verminderen van rekenkundige afhankelijkheid van specifieke neuronpaden

Code Example

1
2
3
4
5
6
7

import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 50),
    nn.Dropout(0.5),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(50, 10)
)

Related