深度学习中Dropout原理解析
1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高 ...
原文：深度学习中dropout策略的理解
现在有空整理一下关于深度学习中怎么加入dropout方法来防止测试过程的过拟合现象。 首先了解一下dropout的实现原理： 这些理论的解释在百度上有很多。。。。 这里重点记录一下怎么实现这一技术 参考别人的博客，主要http: www.cnblogs.com dupuleng articles .html 讲解一下用Matlab中的深度学习工具箱怎么实现dropout 首先要载入工具包。Deep ...
2018-01-21 17:24 1 1914 推荐指数：
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other_techniques_for_regularization 随手翻译，略作参考，禁止转载 www.cnblogs.com/santian/p/5457412.html Dropout: Dropout is a radically different technique ...
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