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；但是在 ...
原文：dropout含义与原理
含义 在训练过程中，对神经网络单元按照一定比例暂时将其丢弃。 原理 由于网络参数过多，训练数据少，或者训练次数过多，会产生过拟合的现象。dropout产生的一个重大原因就是为了避免过拟合。 每一层的神经元按照不同的概率进行dropout，这样每次训练的网络都不一样，对每一个的batch就相当于训练了一个网络，dropout本质是一种模型融合的方式，当dropout设置为 . 时，模型总类最多为 n ...
2018-12-01 15:37 0 660 推荐指数：
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DropOut
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Dropout 上
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dropout层
全连接层加dropout层防止模型过拟合，提升模型泛化能力 卷积网络中参数较少，加入dropout作用甚微。然而，较低层的中加入dropout是仍然有帮助，因为它为较高的全连接层提供了噪声输入，从而防止它们过拟合。 一般对于参数较多的模型，效果更好 做法 1、其实Dropout很容易实现 ...