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Dropout
Une technique de régularisation qui met aléatoirement à zéro une fraction des activations du réseau de neurones pendant l'entraînement, empêchant la co-adaptation des neurones. Dropout réduit le surapprentissage et améliore la généralisation. Au moment de l'inférence, tous les neurones sont actifs mais mis à l'échelle. Dropout est couramment appliqué dans les réseaux de politique de contrôle pour éviter le surapprentissage sur des données de démonstration robotique limitées.