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：防止或減少過擬合的方式（二）——Dropout
當進行模型訓練的時候，往往可能錯過模型的最佳臨界點，即當達到最大精度的時候再進行訓練，測試集的精度會下降，這時候就會出現過擬合，如果能在其臨界點處提前終止訓練，就能得到表達力較強的模型，從而也避免了過擬合，這種方法就叫early stopping，但是這種方法多依靠人的經驗和感覺去判斷，因為無法准確的預測后面還有沒有最佳臨界值，所以這種方法更適合老道的深度學習人員，而對於初學者或者說直覺沒有那么准 ...
2020-02-01 17:31 1 590 推薦指數：
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