【Keras】减少过拟合的秘诀——Dropout正则化
摘要： Dropout正则化是最简单的神经网络正则化方法。阅读完本文，你就学会了在Keras框架中，如何将深度学习神经网络Dropout正则化添加到深度学习神经网络模型里。 Dropout正则化是最简单的神经网络正则化方法。其原理非常简单粗暴：任意丢弃神经网络层中的输入，该层可以是数据 ...
原文：（四） Keras Dropout和正则化的使用
视频学习来源 https: www.bilibili.com video av from search amp seid 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，过拟合状态 使用dropout后，每一周期准确率可能不高反而最后一步提升很快，这是训练的时候部分神经元工作，而最后的评估所有神经元工作 正则化同样是改善过拟合作用 Softm ...
2019-02-26 20:43 0 5918 推荐指数：
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