深度學習中Dropout原理解析
1. Dropout簡介 1.1 Dropout出現的原因 在機器學習的模型中，如果模型的參數太多，而訓練樣本又太少，訓練出來的模型很容易產生過擬合的現象。 在訓練神經網絡的時候經常會遇到過擬合的問題，過擬合具體表現在：模型在訓練數據上損失函數較小，預測准確率較高 ...
原文：深度學習中dropout策略的理解
現在有空整理一下關於深度學習中怎么加入dropout方法來防止測試過程的過擬合現象。 首先了解一下dropout的實現原理： 這些理論的解釋在百度上有很多。。。。 這里重點記錄一下怎么實現這一技術 參考別人的博客，主要http: www.cnblogs.com dupuleng articles .html 講解一下用Matlab中的深度學習工具箱怎么實現dropout 首先要載入工具包。Deep ...
2018-01-21 17:24 1 1914 推薦指數：
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other_techniques_for_regularization 隨手翻譯，略作參考，禁止轉載 www.cnblogs.com/santian/p/5457412.html Dropout: Dropout is a radically different technique ...
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