Overfitting e underfitting são fenômenos comuns no campo de machine learning e as técnicas usadas para lidar com o problema de overfitting são chamadas de regularização. Em deep learning, a regularização por dropout é usada para remover aleatoriamente neurônios das camadas ocultas, o que ajuda na generalização. Neste vídeo, veremos a teoria por trás da regularização por dropout. Em seguida, implementaremos uma rede neural artificial para um problema de classificação binária e veremos como o uso da camada de dropout pode aumentar o desempenho do modelo.
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