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Dropout è una tecnica di regolarizzazione nell'IA, in particolare nelle reti neurali, che combatte l'overfitting disattivando casualmente i neuroni durante l'addestramento, promuovendo l'apprendimento di caratteristiche robuste e una migliore generalizzazione su nuovi dati.
L'overfitting è un concetto fondamentale nell'intelligenza artificiale (IA) e nel machine learning (ML), che si verifica quando un modello apprende troppo bene i dati di addestramento, inclusi i rumori, portando a una scarsa generalizzazione su nuovi dati. Scopri come identificare e prevenire l'overfitting con tecniche efficaci.
La regolarizzazione nell’intelligenza artificiale (IA) si riferisce a una serie di tecniche utilizzate per prevenire l’overfitting nei modelli di apprendimento automatico introducendo vincoli durante l’addestramento, consentendo una migliore generalizzazione su dati non visti.
L'underfitting si verifica quando un modello di machine learning è troppo semplice per catturare le tendenze sottostanti dei dati su cui è stato addestrato. Questo porta a prestazioni scarse sia sui dati non visti sia su quelli di addestramento, spesso a causa di una complessità del modello insufficiente, un addestramento inadeguato o una selezione delle feature non ottimale.
