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2012年文献：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出的。 【Dropout 可以防止 ...
原文：防止或减少过拟合的方式（二）——Dropout
当进行模型训练的时候，往往可能错过模型的最佳临界点，即当达到最大精度的时候再进行训练，测试集的精度会下降，这时候就会出现过拟合，如果能在其临界点处提前终止训练，就能得到表达力较强的模型，从而也避免了过拟合，这种方法就叫early stopping，但是这种方法多依靠人的经验和感觉去判断，因为无法准确的预测后面还有没有最佳临界值，所以这种方法更适合老道的深度学习人员，而对于初学者或者说直觉没有那么准 ...
2020-02-01 17:31 1 590 推荐指数：
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