Dropout

Le Dropout est une méthode de régularisation largement employée en apprentissage profond (deep learning). Elle consiste à désactiver aléatoirement un pourcentage de neurones ou connexions durant la phase d’entraînement, ce qui contraint le modèle à ne pas trop s’appuyer sur des caractéristiques spécifiques, et améliore ainsi sa capacité de généralisation.

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Fonctionnement :

• Lors de l’entraînement, on applique un masque binaire aléatoire qui interdit à certains neurones de participer aux calculs (propagation et rétropropagation).
• Lors de l’inférence (ou prédiction), tous les neurones sont activés, mais leurs sorties sont pondérées en fonction du taux de dropout employé durant l’entraînement.

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Avantages et cas d’usage :

• Réduit le surapprentissage (overfitting) en empêchant le modèle de mémoriser les données d’entraînement.
• Très utile dans les architectures telles que les réseaux de neurones convolutionnels (vision) ou les modèles de langage (NLP).
• Complète efficacement d'autres techniques comme la régularisation par pénalisation (L2) ou la batch normalization.

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Liens internes pertinents (FR) :

• Overfitting – Quand un modèle s’adapte trop aux données d’entraînement
• Regularization – Prévenir le surapprentissage par pénalisation
• [ANN – Réseau de neurones artificiel (si disponible en FR, sinon oublier)] (à vérifier selon contenu spécifique)

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Ressources additionnelles (Blog, etc.) :

• Blog Innovatiana (FR) : actualité IA & Data Labeling — pour consulter des articles sur les méthodes de régularisation et meilleures pratiques en IA.