ドロップアウト率の設定は、データの種類やモデルの目標など、多くの要因に依存します。一部の人々は、ドロップアウト率を20％（5分の1）に設定することに成功しましたが、モデルの正しいドロップアウト率を見つけるために試してみる必要があるでしょう。通常、MLモデルでは、モデルパラメーターよりも少なくとも10倍多くのトレーニングデータが必要です。あなたの場合、少なくとも1.28tの例を挙げることをお勧めします。最初に例の数を増やし、それが機能しない場合。異なるドロップアウト率をテストします。
Setting a dropout rate is dependent on a number of factors such as the type of data and the goal of the model. Some people have had success setting a dropout rate to 20% (1 in 5) but you will likely have to try and test to find the correct dropout rate for your model. Typically, ml models require at least 10 times more training data than there are model parameters. In your case, it would be recommended to have at least 1.28T examples. I would increase the number of examples first and if that does not work; test out different dropout rates.