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 ...
原文：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 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在dropout之前的输出是x，那么dropout之后的期望值是 E px p ，在测试时该神经元总是激活，为了保持同样的 ...
2018-09-19 15:39 0 890 推荐指数：
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