現在、ニューラルネットワークを再調整する問題を解決するためにさまざまな方法が使用されています。たとえば、それらの中で最も効果的なのはドロップアウトです。

主なアイデア**ドロップアウト**は、いくつかのDNNのアンサンブルをトレーニングするために1つのDNNをトレーニングする代わりに、結果を平均しました。
学習のためのネットワークは、$ p $の確率でニューロンのネットワークから除外することにより取得されるため、ネットワーク上にニューロンが残る確率は$ q = 1-p $です。ニューロンの「除外」とは、入力データまたはパラメーターが0を返すことを意味します。
除外されたニューロンは、エラーアルゴリズムの任意の段階（Backpropagation）に学習プロセスに寄与しません。したがって、ニューロンの少なくとも1つを除外することは、新しいニューラルネットワークを教えることと同等です。

正則化（Eng。正規化）統計、機械学習、逆タスクの理論 - 誤って設定されたタスクを解決するか、再訓練を防ぐために、条件にいくつかの追加の制限を追加する方法。ほとんどの場合、この情報には、モデルの複雑さのための罰金の形があります。
Сейчас используются различные методы для решения проблемы переобучения нейронных сетей. Например, самый эффективный из них - Dropout.

Главная идея **Dropout** — вместо обучения одной DNN обучить ансамбль нескольких DNN, а затем усреднить полученные результаты.
Сети для обучения получаются с помощью исключения из сети (dropping out) нейронов с вероятностью $p$, таким образом, вероятность того, что нейрон останется в сети, составляет $q=1-p$. “Исключение” нейрона означает, что при любых входных данных или параметрах он возвращает 0.
Исключенные нейроны не вносят свой вклад в процесс обучения ни на одном из этапов алгоритма обратного распространения ошибки (backpropagation); поэтому исключение хотя бы одного из нейронов равносильно обучению новой нейронной сети.

Регуляризация (англ. regularization) в статистике, машинном обучении, теории обратных задач — метод добавления некоторых дополнительных ограничений к условию с целью решить некорректно поставленную задачу или предотвратить переобучение. Чаще всего эта информация имеет вид штрафа за сложность модели.