caffe dropout解读
先上caffe dropout_layer.cpp源码，如下： ## 原始的dropout的原理： 在训练时，每个神经单元以概率p被保留(dropout丢弃率为1-p)；在测试阶段，每个神经单元都是存在的，权重参数w要乘以p，成为：pw。测试时需要乘上p的原因：考虑第一隐藏层的一个神经元 ...
原文：系列解读Dropout
本文主要介绍Dropout及延伸下来的一些方法，以便更深入的理解。 想要提高CNN的表达或分类能力，最直接的方法就是采用更深的网络和更多的神经元，即deeper and wider。但是，复杂的网络也意味着更加容易过拟合。于是就有了Dropout，大部分实验表明其具有一定的防止过拟合的能力。 Dropout 最早的Dropout可以看Hinton的这篇文章 Improving neural net ...
2017-03-30 21:21 0 11532 推荐指数：
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