系列解讀Dropout
本文主要介紹Dropout及延伸下來的一些方法，以便更深入的理解。 想要提高CNN的表達或分類能力，最直接的方法就是采用更深的網絡和更多的神經元，即deeper and wider。但是，復雜的網絡也意味着更加容易過擬合。於是就有了Dropout，大部分實驗表明其具有一定的防止過擬合的能力 ...
原文：caffe dropout解讀
先上caffe dropout layer.cpp源碼，如下： 原始的dropout的原理： 在訓練時，每個神經單元以概率p被保留 dropout丟棄率為 p 在測試階段，每個神經單元都是存在的，權重參數w要乘以p，成為：pw。測試時需要乘上p的原因：考慮第一隱藏層的一個神經元在dropout之前的輸出是x，那么dropout之后的期望值是 E px p ，在測試時該神經元總是激活，為了保持同樣的 ...
2018-09-19 15:39 0 890 推薦指數：
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