Олпаут (англ. "dropout") - это метод регуляризации в глубоком обучении, который заключается в случайном обнулении (или "выключении") некоторых нейронов во время обучения нейронной сети. Это помогает предотвратить переобучение и повысить обобщающую способность модели. Олпаут может быть применен как к скрытым слоям, так и к входным слоям нейронной сети.