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Dropout

También: Dropout regularization, Regularización por abandono

Regularización que desactiva aleatoriamente unidades durante el entrenamiento.

Definición técnica

Procedimiento estocástico que multiplica activaciones por una máscara Bernoulli y ajusta su escala para aproximar un conjunto de redes reducidas.

Explicación empresarial

Puede reducir sobreajuste, aunque introduce ruido de entrenamiento y no sustituye la validación.

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Dropout en redes neuronales | camiloboo

Para qué sirve

Evitar coadaptaciones excesivas y mejorar generalización.

Cómo funciona

Aplica máscaras aleatorias al entrenar y usa todas las unidades con el escalado correspondiente al inferir.

Ejemplos

Ejemplo práctico

En cada batch se anula al azar una fracción de activaciones de una capa.

Ejemplo empresarial

Una red con muchos parámetros usa dropout para reducir dependencia de señales concretas.

Confusiones frecuentes

No elimina neuronas de forma permanente ni debe permanecer activo igual durante inferencia.

Limitaciones

Puede ralentizar convergencia y no siempre mejora arquitecturas con otras regularizaciones.

Riesgos

Una tasa excesiva destruye información; una configuración incorrecta en producción hace la salida inestable.

Idea principal

Dropout regulariza con omisiones aleatorias solo durante entrenamiento.

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Clasificación

Nivel: Técnico
Categorías: Deep Learning
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Términos relacionados

Normalización por lotes Regularización Sobreajuste

Fuentes

Deep learning
Nature · Autor: Yann LeCun, Yoshua Bengio and Geoffrey Hinton · Publicación científica · Publicado el 27 de mayo de 2015
Revisión científica sobre representaciones multinivel, retropropagación y familias profundas.
Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting
Journal of Machine Learning Research · Autor: Nitish Srivastava, Geoffrey Hinton, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever and Ruslan Salakhutdinov · Publicación científica · Publicado el 1 de junio de 2014
Artículo original que propone omitir unidades aleatoriamente durante el entrenamiento.

Revisión editorial

Última revisión: 25 de julio de 2026

Camilo Boo

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