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 ...
原文：深度學習中Dropout原理解析
. Dropout簡介 . 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大，預測准確率較低。 過擬合是很多機器學習的通病。如果模型過擬合，那么得到的模型幾乎不能用。為了解決過擬合問題 ...
2019-04-08 10:59 0 1091 推薦指數：
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深度學習（dropout）
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 ...
深度學習中 --- 解決過擬合問題（dropout, batchnormalization）
過擬合，在Tom M.Mitchell的《Machine Learning》中是如何定義的：給定一個假設空間H，一個假設h屬於H，如果存在其他的假設h’屬於H,使得在訓練樣例上h的錯誤率比h’小，但在整個實例分布上h’比h的錯誤率小，那么就說假設h過度擬合訓練數據。 也就是說，某一假設過度的擬合 ...
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