On the other hand, when the same data is fed to a denoising autoencoder where a dropout mask is applied to each image before fitting the model, something different happens. Every kernel that learns a pattern sets the pixels outside of the region where the number exists to some constant value. Because a dropout mask is applied to the images, the model now cares about the pixels outside of the number’s region.
D’autre part, lorsque les mêmes données sont transmises à un auto-encodeur débruiteur où un masque de dropout est appliqué à chaque image avant l’application du modèle, quelque chose de différent se produit. Chaque noyau qui apprend un modèle fixe les pixels en dehors de la région où le nombre existe à une certaine valeur constante. Comme un masque de dropout est appliqué aux images, le modèle se préoccupe maintenant des pixels situés en dehors de la région où le nombre existe.