과적합 문제가 발생하였을 때 다양한 해결하는 다양한 방법이 있는 것은 알고 있는데

그 중에서 데이터의 양을 늘리는 것과 드롭 아웃 기법을 사용하는 것의 차이점을 정확하게 구분하기 어렵습니다

이미지 학습 과정에서 데이터의 양을 늘리는 것은 이미지 데이터에서 특정 요소만을 가지고 판단하는 것을 예방하기 위한 것으로 알고 있고 드롭아웃 기법 또한 인공 신경망에서 무작위로 뉴런을 사용하지 않음으로서 특정한 요소만을 가지고 판단하는 것을 예방하는 것으로 알고 있는데

무슨 차이가 있는 것인가요??