Dropout
Dropout adalah teknik regularisasi stokastik untuk melatih jaringan saraf dalam (deep neural networks), yang diperkenalkan oleh Srivastava, Hinton, Krizhevsky, Sutskever, dan Salakhutdinov pada tahun 2014. Selama setiap langkah pelatihan, setiap neuron secara independen dimatikan dengan probabilitas (1 − p), mencegah jaringan untuk beradaptasi terlalu erat pada unit-unitnya dan dengan demikian mengurangi overfitting.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- Srivastava, N., Hinton, G., Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Salakhutdinov, R. (2014). Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting. Journal of Machine Learning Research, 15, 1929–1958. link ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 7: Regularization for Deep Learning). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Dropout Regularization for Deep Neural Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/id/deep-learning/dropout
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Normalisasi Mini-batchPembelajaran Mendalam↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →