Cette séance de cours couvre le concept de Dropout en tant que méthode de régularisation dans les réseaux neuronaux profonds. Il explore comment Dropout supprime les unités cachées pendant l'entraînement, utilise le réseau complet pour la validation et le test, et impose le partage de représentation dans les neurones cachés. Le décrochage est présenté à la fois comme une technique d'ensachage approximative et un outil de partage de fonctionnalités, fournissant une méthode de régularisation simple mais efficace.