dropout層
全連接層加dropout層防止模型過擬合，提升模型泛化能力 卷積網絡中參數較少，加入dropout作用甚微。然而，較低層的中加入dropout是仍然有幫助，因為它為較高的全連接層提供了噪聲輸入，從而防止它們過擬合。 一般對於參數較多的模型，效果更好 做法 1、其實Dropout很容易實現 ...
原文：CNN中dropout層的理解
dropout是在訓練神經網絡模型時，樣本數據過少，防止過擬合而采用的trick。那它是怎么做到防止過擬合的呢 首先，想象我們現在只訓練一個特定的網絡，當迭代次數增多的時候，可能出現網絡對訓練集擬合的很好 在訓練集上loss很小 ，但是對驗證集的擬合程度很差的情況。所以，我們有了這樣的想法：可不可以讓每次跌代隨機的去更新網絡參數 weights ，引入這樣的隨機性就可以增加網絡generaliz ...
2016-09-14 12:31 0 17957 推薦指數：
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