從頭學pytorch(七):dropout防止過擬合
上一篇講了防止過擬合的一種方式,權重衰減,也即在loss上加上一部分\(\frac{\lambda}{2n} \|\boldsymbol{w}\|^2\),從而使得w不至於過大,即不過分偏向某個特征. 這一篇介紹另一種防止過擬合的方法,dropout,即丟棄某些神經元的輸出.由於每次訓練的過程里 ...
原文：關於 Dropout 防止過擬合的問題
關於 Dropout 可以防止過擬合，出處：深度學習領域大神 Hinton，在 年文獻： Improving neural networks by preventing co adaptation of feature detectors 提出的。 Dropout 可以防止過擬合 運用了dropout的訓練過程，相當於訓練了很多個只有半數隱層單元的神經網絡 后面簡稱為 半數網絡 ，每一個這樣的半 ...
2018-10-24 09:47 0 1584 推薦指數：
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xgboost防止過擬合
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CNN 防止過擬合的方法 因為數據量的限制以及訓練參數的增多，幾乎所有大型卷積神經網絡都面臨着過擬合的問題，目前常用的防止過擬合的方法有下面幾種： 1. data augmentation: 這點不需要解釋太多，所有的過擬合無非就是訓練樣本的缺乏和訓練參數 ...