Pesá likanisi ya lolenge ya kopekisa koleka ndelo ya modèle ya boyekoli ya mozindo.
 Lolenge moko ya kopekisa koleka ndelo na modèle ya apprentissage profond ezali kosalela technique oyo babengaka "dropout." Dropout ezali lolenge ya régularisation oyo esangisi "kotika kelasi" na ndenge ya pwasa to kotiya na zéro mwa ba unité oyo ebombami na tango ya processus ya formation. Yango ekitisaka co-dépendance ya ba unité cachées pe elendisaka modèle ayekola représentation ya makasi ya ba données. Taux ya kotika kelasi, oyo ezali fraction ya ba unités cachées oyo esengeli kotika kelasi, ezali hyperparamètre tunable mpe ekoki ko ajuster mpo na ko correspondre na ba besoins spécifiques ya modèle. Lolenge mosusu ya kopekisa koleka ndelo ezali kosalela kotelemisa liboso, esika wapi formation etelemisami tango performance na ensemble ya ba données ya validation etiki kobongisama. En plus, kosalela ba techniques lokola cross-validation, régularisation ya L1 to L2, pe augmentation ya ba données ekoki pe kosalisa na kopekisa koleka ndelo na modèle ya apprentissage profond.