1.6 dropout正则化
除了L2正则化，还有一个非常实用的正则化方法----dropout（随机失活），下面介绍其工作原理。 假设你在训练下图左边的这样的神经网络，它存在过拟合情况，这就是dropout所要处理的。我们复制这个神经网络，dropout会遍历网络每一层，并设置一个消除神经网络中节点的概率 ...
原文：1-6 dropout 正则化
dropout 正则化 Dropout Regularization 除了L 正则化，还有一个非常实用的正则化方法 Dropout 随机失活 ： 假设你在训练上图这样的神经网络，它存在过拟合，这就是 dropout 所要处理的，我们复制这个神经网络， dropout 会遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。假设网络中的每一层，每个节点都以抛硬币的方式设置概率，每个节点得以保留和消除的概 ...
2018-09-02 23:01 0 1582 推荐指数：
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1.dropout dropout是一种常用的手段，用来防止过拟合的，dropout的意思是在训练过程中每次都随机选择一部分节点不要去学习，减少神经元的数量来降低模型的复杂度，同时增加模型的泛化能力。虽然会使得学习速度降低，因而需要合理的设置保留的节点数量。 在TensorFlow中 ...
（四） Keras Dropout和正则化的使用
视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 使用dropout是要改善过拟合，将训练和测试的准确率差距变小 训练集，测试集结果相比差距较大时，过拟合 ...
【DeepLearning】深入理解dropout正则化
本文为转载，作者：Microstrong0305 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724 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 ...
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