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原理与实现
Dropout是深度学习中的一种防止过拟合手段，在面试中也经常会被问到，因此有必要搞懂其原理。 Dropout的运作方式 在神经网络的训练过程中，对于一次迭代中的某一层神经网络，先随机选择中的一些神经元并将其临时隐藏 丢弃 ，然后再进行本次训练和优化。在下一次迭代中，继续随机隐藏一些神经元，如此直至训练结束。由于是随机丢弃，故而每一个mini batch都在训练不同的网络。 在训练时，每个神经单 ...
2019-10-08 12:11 0 2121 推荐指数：
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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 ...
pytorch简单实现dropout
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Dropout 上
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