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Name	Current message text
^h English (en)	This '''weight scaling inference rule''' ensures that the expected output of each neuron at test time equals its expected output during training. An equivalent alternative, '''inverted {{Term\|dropout}}''', scales {{Term\|activation function\|activations}} by <math>1/p</math> during training so that no modification is needed at test time. This approach is more common in modern implementations.
^h Spanish (es)	Esta '''regla de inferencia con escalado de pesos''' garantiza que la salida esperada de cada neurona en el momento de la prueba sea igual a su salida esperada durante el entrenamiento. Una alternativa equivalente, el '''{{Term\|dropout\|dropout}} invertido''', escala las {{Term\|activation function\|activaciones}} por <math>1/p</math> durante el entrenamiento, de modo que no se requiera ninguna modificación en el momento de la prueba. Este enfoque es más común en las implementaciones modernas.
^h Chinese (zh)	这一 '''权重缩放推断规则''' 确保每个神经元在测试时的期望输出等于其在训练期间的期望输出。一种等价的替代方案——'''反向 {{Term\|dropout\|dropout}}'''——在训练期间将{{Term\|activation function\|激活值}}按 <math>1/p</math> 进行缩放，从而在测试时无需任何修改。这种方法在现代实现中更为常见。