What is the purpose of dropout in preventing overfitting?

Đáp án đúng: "To randomly drop neurons during training to reduce reliance on specific features". Lớp Dropout trong Keras, ví dụ Dropout(0.2), mỗi bước huấn luyện đặt ngẫu nhiên một tỉ lệ đầu ra nơ-ron về 0, nên mạng không thể dựa mãi vào một vài nơ-ron hay đặc trưng cụ thể mà phải phân tán thông tin, giống như huấn luyện nhiều mạng con khác nhau; khi suy luận, dropout tự tắt và toàn bộ nơ-ron được dùng. "To increase the number of training epochs" sai vì số epoch là tham số của model.fit, dropout không thay đổi nó, dù mạng có dropout đôi khi cần thêm epoch để hội tụ. "To set a fixed learning rate for the entire training process" là việc của optimizer, không liên quan đến việc tắt nơ-ron. "To eliminate regularization effects" nói ngược bản chất, vì dropout chính là một kỹ thuật regularization (chuẩn hoá chống quá khớp).