DropOut
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；但是在測試數據上損失函數比較 ...
原文：Dropout 上
From 白話深度學習與TensorFlow Dropout 顧名思義是 丟棄 ，在一輪訓練階段丟棄一部分網絡節點，比如可以在其中的某些層上臨時關閉一些節點，讓他們既不輸入也不輸出，這樣相當於網絡的結構發生了改變。而在下一輪訓練過程中再選擇性地臨時關閉一些節點，原則上都是隨機性。這樣每一次訓練相當於網絡的一部分所形成的一個子網絡或者子模型。而這種情況同時也在一種程度上降低了VC維的數量，減小過擬合 ...
2018-10-22 12:34 0 988 推薦指數：
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