Vi visar att användning av avhopp i ett nätverk kan tolkas som en typ av dataförstärkning utan domänkunskap. Vi presenterar en strategi för att projicera avhoppsbullret i ett nätverk tillbaka i inmatningsutrymmet, vilket genererar utökade versioner av utbildningsdata, och vi visar att utbildning av ett deterministiskt nätverk på de utökade proverna ger liknande resultat. Vi föreslår vidare en förklaring till de ökade gleshetsnivåer som kan observeras i nätverk som utbildas med avhopp och visar hur detta är relaterat till dataförstärkning. Slutligen beskriver vi en slumpmässig avhopp bullersystem baserat på våra observationer och visar att det förbättrar avhopp resultat utan att lägga till betydande beräkningskostnader.
Konda m.fl. Visar att avhopp kan användas för dataförstärkning genom "" projicering av avhopp buller inom ett nätverk tillbaka in i inmatningsutrymmet'" REF.
Dropout as data augmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}