Dropout là một phương pháp chính quy hóa nhằm vô hiệu hóa các nút có xác suất nhất định trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron nhằm giảm sự phụ thuộc vào các nơ-ron cụ thể và ngăn chặn việc trang bị quá mức.
Dropout là một phương pháp chính quy hóa nhằm vô hiệu hóa các đơn vị có xác suất nhất định trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron nhằm ngăn mô hình trở nên quá phụ thuộc vào các nơ-ron cụ thể và được coi là một trong những phương pháp tiêu chuẩn của ngành để ngăn chặn việc trang bị quá mức. Các lớp được kết nối đầy đủ được cho là hiệu quả hơn các lớp chập và tỷ lệ giảm khoảng 0,2 đến 0,5 thường được áp dụng. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, các mô hình dựa trên Máy biến áp quy mô lớn thường sẽ được sử dụng kết hợp với chuẩn hóa lô, giảm trọng lượng và mở rộng dữ liệu, đồng thời các thiết kế chỉ dựa vào tình trạng bỏ học sẽ ngày càng giảm. Các trở ngại trong lĩnh vực này bao gồm các lỗi triển khai dẫn đến đầu ra không ổn định do quên tắt tính năng bỏ học trong quá trình suy luận và các vấn đề trong đó việc học không hội tụ do đặt tốc độ loại bỏ quá cao trong quá trình tinh chỉnh với dữ liệu nhỏ. Do chi phí của việc tự học cao nên việc sử dụng mô hình được đào tạo trước hiện có làm cơ sở và sử dụng tính năng tinh chỉnh nhẹ để chỉ điều chỉnh các tham số chính quy hóa được chấp nhận rộng rãi.