Ele remove aleatoriamente neurônios durante o treinamento para evitar overfitting.

Ele aumenta o número de camadas na rede para melhorar a generalização.

Ele ajusta a função de perda durante o treinamento para melhorar a convergência.

Ele faz a normalização dos dados antes de alimentá-los na rede.

Ele utiliza um único neurônio por camada para reduzir a complexidade do modelo.