YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Dropout (Sönümleme / Seyreltme)
Dropout
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Dropout, model eğitimi sırasında her ileri yayılım adımında belirli bir olasılıkla rastgele seçilen nöronların geçici olarak devre dışı bırakılmasıyla aşırı öğrenmeyi önleyen bir regülarizasyon tekniğidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiNitish Srivastava ve Geoffrey Hinton tarafından geliştirilen son derece zarif bir çözümdür. Nöronların birbirine aşırı bağımlı hale gelmesini (co-adaptation) engeller.
Çalışma mantığı: Eğitim sırasında her katmandaki nöronlar p olasılığıyla (örneğin p=0.3 ise %30'u) rastgele sıfırlanır. Böylece ağ her adımda farklı bir nöron alt kümesiyle tahmin yapmak zorunda kalır ve hiçbir nöron tek başına bir özelliğe bağımlı kalamaz. Test (çıkarım) anında tüm nöronlar aktif edilir ve ağırlıkları p oranıyla ölçeklenir.
Kullanım alanları: Derin sinir ağları, evrişimli sinir ağları (CNN) ve çok katmanlı perseptronlar.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Eğitimin yakınsama süresini biraz uzatabilir; genellikle çıkarım anında kapatılması unutulmamalıdır.
Çalışma mantığı: Eğitim sırasında her katmandaki nöronlar p olasılığıyla (örneğin p=0.3 ise %30'u) rastgele sıfırlanır. Böylece ağ her adımda farklı bir nöron alt kümesiyle tahmin yapmak zorunda kalır ve hiçbir nöron tek başına bir özelliğe bağımlı kalamaz. Test (çıkarım) anında tüm nöronlar aktif edilir ve ağırlıkları p oranıyla ölçeklenir.
Kullanım alanları: Derin sinir ağları, evrişimli sinir ağları (CNN) ve çok katmanlı perseptronlar.
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Eğitimin yakınsama süresini biraz uzatabilir; genellikle çıkarım anında kapatılması unutulmamalıdır.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaEğitim sürecinde Bernoulli dağılımı ile rastgele nöron aktivasyonlarını sıfırlayarak alt-ağlar topluluğu oluşturan stokastik regülarizasyon tekniğidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir şirkette tüm işleri tek bir uzmanın yapması yerine her gün rastgele birkaç çalışanın izinli sayılarak tüm ekibin her görevi yapabilir hale getirilmesi prensibi dropout ile aynıdır.