A técnica de dropout é uma abordagem utilizada em redes neurais para prevenir o overfitting, que é quando o modelo se ajusta demais aos dados de treinamento e perde a capacidade de generalizar para novos dados. O dropout funciona removendo aleatoriamente uma fração dos neurônios durante o treinamento, forçando a rede a aprender representações mais robustas. Analisando as alternativas: a) Uma técnica de regularização que remove aleatoriamente neurônios durante o treinamento para evitar overfitting. - Esta descrição está correta e define exatamente o que é o dropout. b) Um método de otimização que ajusta os parâmetros do modelo em cada iteração. - Isso se refere a técnicas de otimização, mas não ao dropout. c) Uma forma de adicionar ruído aos dados de treinamento para aumentar a robustez do modelo. - Embora adicionar ruído possa ajudar na robustez, não é a definição de dropout. d) Uma técnica usada para acelerar o tempo de treinamento das redes neurais profundas. - O dropout não é especificamente para acelerar o treinamento. e) Um método de validação cruzada para melhorar a generalização dos modelos. - Validação cruzada é uma técnica diferente e não se relaciona diretamente com dropout. Portanto, a alternativa correta é: a) Uma técnica de regularização que remove aleatoriamente neurônios durante o treinamento para evitar overfitting.