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Per migliorare l’accuratezza delle risposte che una rete restituisce si può utilizzare la tecnica del dropout.
Tramite l’utilizzo di tale tecnica si provano a eliminare alcuni dei nodi della rete osservando i nuovi output che vengono restituiti dalla rete in assenza di tali nodi.
In questo modo si riesce a capire da quali nodi il risultato finale è maggiormente influenzato, permettendo di allenare in maniera più approfondita delle parti della rete specifiche, migliorandone così le performance in maniera più precisa e focalizzata al raggiungimento di un certo risultato.
In questo modo la rete viene resa più resistente al rumore e agli errori, forzandola, di fatto, a sviluppare una minor dipendenza da nodi specifici e spingendola a fare affidamento anche agli altri nodi della rete che, in questo modo, imparano a gestire correttamente degli input anche senza l’aiuto dei nodi principali—prevenendo così l’overfitting.