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드롭아웃
신경망의 활성화 일부를 학습 중에 무작위로 0으로 설정하여 뉴런의 공동 적응을 방지하는 정규화 기법입니다. 드롭아웃은 과적합을 줄이고 일반화를 개선합니다. 추론 시간에는 모든 뉴런이 활성화되지만 스케일링됩니다. 드롭아웃은 제한된 로봇 시연 데이터에 대한 과적합을 방지하기 위해 제어정책 네트워크에 일반적으로 적용됩니다.
신경망의 활성화 일부를 학습 중에 무작위로 0으로 설정하여 뉴런의 공동 적응을 방지하는 정규화 기법입니다. 드롭아웃은 과적합을 줄이고 일반화를 개선합니다. 추론 시간에는 모든 뉴런이 활성화되지만 스케일링됩니다. 드롭아웃은 제한된 로봇 시연 데이터에 대한 과적합을 방지하기 위해 제어정책 네트워크에 일반적으로 적용됩니다.