Uma rede TensorFlow profunda se ajusta aos dados de treinamento, mas generaliza mal para novos dados. Qual técnica pode reduzir o overfitting?

Dropout é uma técnica de regularização que desativa aleatoriamente um subconjunto de neurônios durante o treinamento. Isso força a rede a aprender representações mais robustas e menos dependentes de neurônios específicos, reduzindo o overfitting. Threading e Serialization são conceitos de programação que não abordam o overfitting. Dimensionality Reduction (redução de dimensionalidade) pode ajudar a reduzir o overfitting em alguns casos, simplificando o modelo, mas Dropout é uma técnica mais diretamente aplicada a redes neurais para este propósito.