从头学pytorch(七):dropout防止过拟合
上一篇讲了防止过拟合的一种方式,权重衰减,也即在loss上加上一部分\(\frac{\lambda}{2n} \|\boldsymbol{w}\|^2\),从而使得w不至于过大,即不过分偏向某个特征. 这一篇介绍另一种防止过拟合的方法,dropout,即丢弃某些神经元的输出.由于每次训练的过程里 ...
原文：关于 Dropout 防止过拟合的问题
关于 Dropout 可以防止过拟合，出处：深度学习领域大神 Hinton，在 年文献： Improving neural networks by preventing co adaptation of feature detectors 提出的。 Dropout 可以防止过拟合 运用了dropout的训练过程，相当于训练了很多个只有半数隐层单元的神经网络 后面简称为 半数网络 ，每一个这样的半 ...
2018-10-24 09:47 0 1584 推荐指数：
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CNN 防止过拟合的方法 因为数据量的限制以及训练参数的增多，几乎所有大型卷积神经网络都面临着过拟合的问题，目前常用的防止过拟合的方法有下面几种： 1. data augmentation: 这点不需要解释太多，所有的过拟合无非就是训练样本的缺乏和训练参数 ...