Aumentar a complexidade do modelo para melhorar a performance em dados de treinamento.

Reduzir o risco de overfitting, limitando a complexidade do modelo.

Melhorar a acurácia de modelos não supervisionados.

Aumentar o número de camadas de uma rede neural para aumentar o poder de previsão.

Permitir que o modelo seja treinado em grandes volumes de dados de forma mais rápida.