인공지능 - 정규화 방법(Dropout)

Dropout

 

드랍아웃은 다중 퍼셉트론 등의 모델에서 학습을 진행할 때 일부 노드만을 사용하여서 학습을 진행하는 방법이다.

 

일부 특징이 특정 뉴런에 고정되는 것을 막아서 과적합에 강하다는 장점이 있다.

 

그러나 일부 뉴런을 학습시키지 않기 때문에 신경망에 충분히 학습되기까지는 시간이 조금 더 걸린다는 단점이 있다.

 

 

Dropout의 동작 과정

 

사용법 : 드랍아웃 레이어를 아래의 코드와 같이 추가하면 된다.

 

model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.3))

 

그러면 전체 노드 중 70%의 노드만을 사용하여 학습을 진행하게된다.