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2012年文獻：《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》提出的。 【Dropout 可以防止 ...
原文：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 n boldsymbol w ,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,丟棄掉哪些神經元的輸出都是隨機的,從而可以使得模型不過分依賴於某些神經元的輸出,從而達到防止過擬合的目的 需要注意的一點是:並不是簡 ...
2019-12-31 15:38 0 8567 推薦指數：
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