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-regularization) can Si applied during training to engagement overfitting.[159] Alternatively dropout regularization randomly omits units from the hidden layers during training. This helps to exclude rare dependencies.[160] Another interesting recent development is research into models of just enough complexity through an approximation of the intrinsic complexity of the task being modelled.
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