Pytorch——dropout的理解和使用
在訓練CNN網絡的時候，常常會使用dropout來使得模型具有更好的泛化性，並防止過擬合。而dropout的實質則是以一定概率使得輸入網絡的數據某些維度上變為0，這樣可以使得模型訓練更加有效。但是我們需要注意dropout層在訓練和測試的時候，模型架構是不同的。為什么會產生這種 ...
原文：dropout理解~簡易理解
工作原理： 所謂的dropout，從字面意思理解，就是 拋棄 。 拋棄什么呢 拋棄的是網絡中隱藏層的節點 輸入層和輸出層是由數據類型和問題類型決定的，當然不能動啦 。 怎么拋棄呢 dropout有一個參數p，p的取值介於 和 ，含義是每個節點有p概率被拋棄。 被拋棄對這個節點有什么影響呢 dropout對於節點的影響表現在，一旦某個節點被選定為拋棄的節點，那么對於神經網絡的forward過程這個節 ...
2019-03-12 23:36 0 2113 推薦指數：
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1.7 理解dropout
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Dropout淺層理解與實現
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